A.批量歸一化
B.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
D.使用Dropout 技術(shù)
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A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.梯度裁剪
A.訓(xùn)練集
B.驗(yàn)證集
C.測(cè)試集
D.備份集
A.序列標(biāo)注
B.序列到序列模型
C.實(shí)體關(guān)系抽取
D.引入預(yù)訓(xùn)練模型
A.引入預(yù)訓(xùn)練模型
B.序列標(biāo)注
C.注意力機(jī)制
D.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.序列到序列模型
B.注意力機(jī)制
C.引入預(yù)訓(xùn)練模型
D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
最新試題
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的效果（）？
數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用（）。
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
在深度學(xué)習(xí)中，哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練并提高模型在圖像分類(lèi)和文本處理任務(wù)上的精確度（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，"早停法"（EarlyStopping）策略的應(yīng)用目的是什么（）？
相對(duì)化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言，萃取工藝的主要優(yōu)點(diǎn)是（）。
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？
Xpath 語(yǔ)言有（）的構(gòu)成。
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過(guò)擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識(shí)別和文本生成任務(wù)的性能（）？