A.BERT 考慮了單詞之間的順序關(guān)系。
B.ERT 是一個靜態(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。
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
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.將每個數(shù)據(jù)點視為一個單獨的簇
B.將所有數(shù)據(jù)點視為一個簇
C.隨機選擇數(shù)據(jù)點作為簇
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
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。
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（）？
集成學(xué)習(xí)在強化學(xué)習(xí)中的一個常見應(yīng)用是什么（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實體識別和文本生成任務(wù)的性能（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
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)（）？
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點是什么（）？
在強化學(xué)習(xí)中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
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（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能（）？