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深度学习中的“深度”指的是( )。
选项:
A:模型的复杂度
B:模型的层数
C:模型的训练时间
D:模型的准确率
准确率
模型
复杂度
发布时间:
2024-05-09 21:28:23
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在深度学习中,正则化的作用是什么? 选项: A: 增加模型的复杂度 B: 减少模型的复杂度 C: 增加模型的拟合能力 D: 减少模型的拟合能力
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Intel OpenVINO推理机的主要目的是?选项: A:训练深度学习模型; B:在优化的模型上对输入数据执行实时的推理; C:优化预训练的模型以方便在Intel硬件部署; D:度量深度学习模型的好坏
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在机器学习中,如果模型训练时出现了过拟合,下面哪个操作是不合适的? 选项: A:增加训练数据 B:减小模型复杂度 C:增加模型的层数 D:使用正则化方法
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在深度学习中,哪些因素可能导致模型过拟合?() 选项: A:复杂的模型结构 B:小的数据集 C:高学习率 D:长时间训练
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在深度学习中,什么是“注意力机制”(Attention Mechanism)的主要作用? 选项: A: 降低模型的复杂性 B: 提高模型的训练速度 C:允许模型关注输入数据的特定部分 D:增加模型的深度
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深度学习中,以下哪些方法可以降低模型过拟合?() 选项: A: 增加更多的样本 B: Dropout C: 增大模型复杂度,提高在训练集上的效果 D: 增加参数惩罚
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深度学习的发展历史中,最早的神经网络模型是什么? 选项: A:感知器模型 B: 单层神经网络模型 C:BP神经网络模型 D:深度神经网络模型
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深度学习模型需要依赖海量的数据进行训练()
9.
在机器学习中,模型的泛化能力是指 选项: A、模型的训练速度 B、模型在训练集上的性能 C、模型在未知数据上的性能 D、模型的复杂度
10.
在机器学习中,什么是“微调”(Fine-tuning)? 选项: A:调整模型参数以提高性能 B:使用更多的训练数据 C: 将模型转换为深度学习模型 D: 将模型应用于不同的领域
11.
对于深度学习模型来说,随着训练量的不断增大,模型的效果将会不断增长 选项:A、正确B、错误
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深度学习框架包括 选项: A:主流深度学习算法框架 B:预训练模型及训练推理环境 C:Tensorflow D:国产深度学习平台
13.
对于深度学习模型来说,随着训练量的不断增大,模型的效果将会不断增长 选项: A:正确 B:错误
14.
深度学习中以下哪些步骤是由模型自动完成的?() A: 模型训练 B: 特征选择 C: 分析定位任务 D: 特征提取
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深度学习中以下哪些步骤是由模型自动完成的?() 选项: A、模型训练 B、特征选择 C、分析定位任务 D、特征提取
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深度学习模型训练过程中可以采用的梯度下降方法
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深度学习模型的训练可以采用传统的反向传播算法
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深度学习模型的训练可以采用传统的反向传播算法。
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智者乐水~深度学习中过拟合问题的解决方法有以下哪些? 选项: A:增加模型复杂度 B:增加训练数据量 C:提前终止训练 D:对于神经网络模型可以使用dropout
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GPU可加速深度学习模型训练。( )选项: A:对 B:错
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深度学习中以下哪些步骤是由模型自动完成的?(多选) 选项: A:特征选择 B:模型训练 C:分析定位任务 D:特征提取
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选项中不是PaddlePaddle深度学习框架的优点?() 选项: A: 超大规模深度学习模型训练技术 B: 产业级开源模型库 C: 大量的底层代码 D: 多端多平台部署的高性能推理引擎
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