A.BERT 考慮了單詞之間的順序關(guān)系。
B.ERT 是一個(gè)靜態(tài)的詞嵌入模型。
C.BERT 不能用于下游任務(wù)。
D.BERT 不依賴于預(yù)訓(xùn)練階段。
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A.減少學(xué)習(xí)過程中的方差
B.加速模型的收斂速度
C.優(yōu)化策略的穩(wěn)定性
D.提高策略的探索能力
A.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)單獨(dú)的簇
B.將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)簇
C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)作為簇
D.根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇簇
A.有激活函數(shù)
B.損失函數(shù)
C.濾波器
D.正則化器
A.卷積層
B.池化層
C.全連接層
D.激活層
A.降低模型的偏差。
B.減少模型的方差。
C.增加模型的復(fù)雜度。
D.提高模型的泛化能力。
最新試題
在自然語言處理中，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（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？
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和文本處理任務(wù)上的精確度（）？
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“動(dòng)態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么（）？
在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)文本摘要的生成效果（）？
Xpath 語言有（）的構(gòu)成。