1、MindSpore异构并行训练方法是通过分析图上算子内存占用和计算密集度,将内存消耗较小计算密集型算子切分到CPU子图,将内存消耗巨大的算子切分到硬件加速器子图,框架协同不同子图进行网络训练,使得处于不同硬件且无依赖关系的子图能够并行执行。
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1、因为全连接层的存在,卷积神经网络输入图像的尺寸必须保持一致。
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1、在机器学习中,特征越多,模型准确率越高。
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1、AI框架第三阶段的发展方向主要包括以下哪几方面(多)
A. 运行态
B. 用户态
C. 平行态
D. 部署态
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1、数据集扩充也可以有效的避免过拟合问题的出现,以下哪项关于数据集扩充的说法是正确的?(单)
A. 数据集越大过拟合概率越小
B. 数据集越大过拟合概率越大
C. 数据集越小过拟合概率小
D. 数据集增大或减少过拟合概率均会越小
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1、以下关于神经网络的说法中,哪一项是正确的?(单)
A. LSTM适合应用于长时间的相关信息和位置间隔的场景。
B. 神经网络只能是从前往后单向传播。
C. LSTM全称LessShort-TermMemory,表示短期记忆网络。
D. LSTM和RNN完全没有关系。
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1、在卷积层中,Dropout比例是被设为0的特征所占的比例,通常在0.2~0.5范围内。
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1、特征选择的必要性体现在以下哪些选项?多
A. 避免维度爆炸问题
B. 简化模型,使之容易被解释
C. 减少训练的时间
D. 提升模型泛化能力,避免过拟合
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1、关于人工智能和机器学习的关系,以下说法正确的是哪一项?单
A. 所有的机器学习都是在模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。
B. 所有机器学习算法都涉及到非常多的人工神经网络。
C. 深度学习包含机器学习,机器学习是深度学习的一个特例。
D. 机器学习可以应用统计学的知识进行分析。
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1、下列哪个开发环节最能体现不同项目之间的不同?单
A. 模型调用
B. 构造网络
C. 模型训练与验证
D. 数据准备
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