A.沒(méi)有影響
B.可能導(dǎo)致局部最優(yōu)解
C.一定導(dǎo)致全局最優(yōu)解
D.使算法收斂速度更快
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.因?yàn)長(zhǎng)STM 能夠更好地捕獲長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系
B.因?yàn)長(zhǎng)STM 的計(jì)算速度更快
C.因?yàn)長(zhǎng)STM 的模型結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單
D.因?yàn)長(zhǎng)STM 不需要反向傳播算法
A.輸入層之前的層
B.輸出層之前的層
C.輸入層和輸出層之間的層
D.輸出層之后的層
A.通過(guò)跳躍連接緩解梯度消失問(wèn)題
B.通過(guò)增加深度提高性能
C.通過(guò)減少參數(shù)數(shù)量防止過(guò)擬合
D.通過(guò)改變激活函數(shù)提高性能
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(lài)于預(yù)訓(xùn)練階段。
A.減少學(xué)習(xí)過(guò)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
最新試題
在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類(lèi)型的數(shù)據(jù)（）？
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么（）？
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（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話(huà)系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用（）。
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用是什么（）？
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（）？
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？