A.計(jì)算損失函數(shù)對(duì)模型參數(shù)的梯度
B.更新模型的權(quán)重和偏差
C.提高模型的準(zhǔn)確率
D.以上選項(xiàng)都對(duì)
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A.防止模型欠擬合
B.提升模型的泛化能力
C.加速模型收斂
D.節(jié)省計(jì)算資源
A.圖像數(shù)據(jù)
B.文本數(shù)據(jù)
C.音頻數(shù)據(jù)
D.數(shù)值數(shù)據(jù)
A.大數(shù)據(jù)分析
B.機(jī)器學(xué)習(xí)
C.人工智能
D.以上選項(xiàng)都對(duì)
A.梯度裁剪
B.權(quán)重衰減
C.批量歸一化
D.增加學(xué)習(xí)率
A.輸出值總是正的
B.輸出值總是負(fù)的
C.輸出值在0和1之間
D.輸出值在-1和1之間
最新試題
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？
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。
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
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（）？
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（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？