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深度学习模型需要依赖海量的数据进行训练()
模型
依赖
海量
发布时间:
2024-03-29 12:47:41
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1.
深度学习是一个()驱动的计算模型,它需要使用大量数据进行训练。
2.
深度学习的本质是通过构建多隐层的模型和海量训练数据(可为无标签数据),来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。( )
3.
下列关于深度学习的描述正确的是( )。 选项: A、深度学习不是机器学习的一个分支领域。 B、深度学习是基于浅层神经网络进行学习。 C、深度学习的“深度”是指超过一层的神经网络。 D、深度学习就是构建一个具有单层隐层的人工神经网络模型,通过提供海量数据对机器进行训练,得到具有代表性的特征信息。
4.
机器学习中,模型需要输入训练算法、历史数据、评价指标来进行训练,预测未知。
5.
深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数,因此需要大数据样本进行训练。
6.
在训练深度学习模型时,什么是过拟合? 选项: A: 模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现差 B: 模型在训练数据和测试数据上表现都差 C: 模型在训练数据和测试数据上表现都良好 D: 模型无法收
7.
在训练深度学习模型时,什么是过拟合? 选项: A:模型在训练数据上表现良好,但在测试数据上表现差 B:模型在训练数据和测试数据上表现都差 C:模型在训练数据和测试数据上表现都良好 D:模型无法收敛
8.
深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数,因此需要大数据样本进行训练。选项: A:对 B:错
9.
请问下面哪种情况属于少样本学习() 选项: A:依赖大量的标记数据训练模型; B:只能在训练过的类别上进行预测; C:长尾数据/数据量不足; D:无训练样本
10.
深度学习模型的工作流程是 选项: A、需求分析 B、数据处理与输入 C、模型训练 D、模型评估与优化
11.
监督学习需要有大量标注好的数据集来对模型进行训练。 *A.正确B.错误
12.
在机器学习中,什么是过拟合和欠拟合的共同点? 选项: A:模型在训练数据上表现不佳 B:模型在测试数据上表现不佳 C:模型复杂度与数据不匹配 D:模型需要更多数据进行训练
13.
请问使用OpenCV中的深度学习预训练模型进行图像识别包含哪些步骤?
14.
在进行自然语言处理的过程的机器学习中,通常将数据集划分为( )数据集和( )数据集。训练数据集用于训练数据,生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
15.
深度学习框架包括 选项: A:A、主流深度学习算法框架 B:B、预训练模型及训练推理环境 C:C、Tensorflow D:D、国产深度学习平台
16.
监督学习需要基于标记数据进行模型训练,然后利用学习到的关系对新样本进行分类,即给出标记判断。( ) 选项:A、对 B、错
17.
在进行机器学习的模型训练前,要先对数据进行特征工程。
18.
使用含有标签的训练样本进行模型训练,对应的机器学习方法是:选项: A:无监督学习; B:有监督学习; C:强化学习; D:深度学习
19.
深度学习本质上是构建含有多隐层的机器学习架构模型,通过大规模数据进行训练,得到大量更具代表性的特征信息。
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