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1、深度学习神经网络比较容易出现过拟合问题,以下哪些选项可能导致过拟合问题?(多)

A、 使用Sigmoid激活函数

B、 隐藏层数过多

C、 数据集样本数目少

D、 使用正则项

答案:BC

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68.以下关于Softsign函数的描述中,错误的是哪一项?
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188.批量梯度下降,小批量梯度下降,随机梯度下降最重要的区别在哪里?
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1、强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与其他两种机器学习方法相高了自身性能。比,强化学习的主要优势在于增加了训练数据量,提
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-48ac-c0d7-b77d19146f00.html
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107.以下关于CPU低时延设计的描述,错误的是哪一个选项?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-f4c9-c0d7-b77d19146f00.html
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529.()搜索实现了对参数的随机搜索,其中每组设置都是从可能的参数值的分布中进行取样,试图找出最佳的参数子集。【输入中文】
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93.以下哪—项不属于MindSpore全场景部署和协同的关键特性?
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1、人工()是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。【请输入中文】
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290.HUAWEIHiAI平台中的人脸检测是属于哪个模块?
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1、嵌入法【Embedded】的方法将特征选择作为模型构建的一部分
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d24-f247-c0d7-b77d19146f00.html
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1、生成对抗网络中,判别器的输入主要是生成网络生成的样本数据。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-c4df-c0d7-b77d19146f00.html
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多选题
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1、深度学习神经网络比较容易出现过拟合问题,以下哪些选项可能导致过拟合问题?(多)

A、 使用Sigmoid激活函数

B、 隐藏层数过多

C、 数据集样本数目少

D、 使用正则项

答案:BC

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68.以下关于Softsign函数的描述中,错误的是哪一项?

A. Softsign函数相比tanh函数容易饱知

B. 选择Softsig门函数的网络容易出现样度退化现象,导致模型难以训练

C. Softsign函数很准回避裤度消失的问题

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解析:null#解析:说反了

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188.批量梯度下降,小批量梯度下降,随机梯度下降最重要的区别在哪里?

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A. FALSE

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