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深度学习模型训练,一个训练过程的完成可以不包含()
选项:
A:数据集加载
B:优化器设置
C:网络搭建
D:学习率调整
可以
数据集
训练过
发布时间:
2024-05-04 22:24:57
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1.
深度学习中的反向传播算法用于( )。 选项: A、提高分类准确率 B、优化损失函数 C、加速模型训练 D、训练神经网络
2.
训练数据,是指被用于训练机器学习模型的标注或者()。 选项:A、数据更新集B、学习模型集C、合称数据集D、基准数据集
3.
在神经网络训练中,有关学习率调整说法错误的是? 选项: A、固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。 B、学习率可以根据损失函数(代价函数)减少的快慢动态调整。 C、学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。 D、学习率设置不当会引起神经网络过拟合。
4.
在神经网络训练中,有关学习率调整说法错误的是?选项: A:固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。; B:学习率可以根据损失函数(代价函数)减少的快慢动态调整。; C:学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。; D:学习率设置不当会引起神经网络过拟合。
5.
在神经网络训练中,有关学习率调整说法错误的是?选项: A:学习率设置不当会引起神经网络过拟合。; B:学习率可以根据损失函数(代价函数)减少的快慢动态调整。; C:学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。; D:固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。
6.
在神经网络训练中,有关学习率调整说法错误的是? 选项: A:学习率设置不当会引起神经网络过拟合。 B:固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。 C:学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。 D:学习率可以根据损失函数(代价函数)减少的快慢动态调整。
7.
()建立一个学习过程,输入数据被称为“训练数据”,将预测结果与“训练数据”的实际结果进行比较,不断的调整预测模型,直到模型的预测结果达到一个预期的准确率。 选项: A、监督式学习 B、监督式学习 C、半监督式学习 D、强化学习
8.
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。
9.
深度学习模型训练的基本要素包括哪些? A: 数据处理 B: 搭建网络结构 C: 准备算力 D: 借助框架
10.
深度学习模型训练的基本要素包括哪些? 选项: A、数据处理 B、 搭建网络结构 C、 准备算力 D、 借助框架
11.
深度学习模型训练的基本要素包括哪些? 选项: A、数据处理 B、 搭建网络结构 C、 准备算力 D、 借助框架
12.
监督学习的过程包含的四个步骤是:( )。 选项: A:数据集的创建和分类 B:用创建好的训练数据集训练模型,求解参数 C:用测试数据集对训练好的模型进行测试 D:将训练后生成的模型投入使用
13.
( )是一个功能强大的深度学习Web组件,通过它我们可以对训练集数据、网络模型结构、训练过程进行可视化展示。 选项:A、OpenCVB、MidJourneyC、TensorboardD、ECharts
14.
以下哪种方法可以提高深度学习模型的表现( )。选项: A:增加数据量 B:使用速度更快的GPU进行训练 C:大幅度增加模型的规模 D:精细调整学习率
15.
()与“预测”是机器学习的两个过程。 选项: A:学习 B:数据预处理 C:模型优化 D:训练
16.
有关神经网络训练时使用的学习率参数说法正确的是( )。 选项: A、学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 B、学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C、学习率可以与其他网络参数一起训练,对降低代价函数是有利的。 D、网络训练时刚开始学习率可以大一些,以便提高学习速度,随后应减少学习率,以免引起学习震荡。
17.
在深度学习中,什么是欠拟合(Underfitting)? 选项: A:模型在训练集上表现很好,在测试集上表现不佳 B:模型过于复杂,过度拟合训练数据 C:模型过于简单,无法捕捉数据的复杂关系 D:模型的训练误差很小
18.
在机器学习中,测试数据集的主要作用是()。 选项: A:训练模型 B:验证模型性能 C:调整模型参数 D:预测新数据
19.
中医智能辅助诊断过程主要包含( )。选项: A:特征信息处理 B:模型训练 C:模型推理 D:深度学习
20.
测试集是训练机器学习算法的数据集训练集是用来评估经训练后的模型性能的数据集验证集是用来微调模型超参数的数据集。
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