A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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A.提供少量樣本進行學(xué)習(xí)
B.使用提示引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)特定任務(wù)
C.通過重復(fù)提示加強記憶
D.提示模型忽略無關(guān)信息
A.句子的詞頻分布
B.句子的語義角色
C.句子中單詞之間的依存關(guān)系
D.句子的情感傾向
A.加快算法的運行速度
B.使線性算法能夠處理非線性問題
C.減少模型的內(nèi)存使用
D.簡化模型的結(jié)構(gòu)
A.計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度
B.更新模型的權(quán)重和偏差
C.提高模型的準確率
D.以上選項都對
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)省計算資源
最新試題
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：（）。
屬性值約束主要有（）。
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)（）？
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實體識別和關(guān)系抽取的效果（）？
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（）？
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
在強化學(xué)習(xí)中，什么是“馬爾可夫性質(zhì)”（）？
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
在強化學(xué)習(xí)中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？