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1、训练神经网络的目的是让损失函数不断减少,常用以下哪种方法最小化损失函数?

A、 正则化

B、 Dropout

C、 梯度下降

D、 交叉验证

答案：C

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1、在MindSpore中,创建了张量datal和data2,请将其对应操作的结果和维度连接起来。正则化在深度学习中经常会使用到,在深度学习中常用正则化方法解决什么问题?单
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-73a4-c0d7-b77d19146f00.html
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1、CANN中提供了DVPP和AIPP,前者使用昇腾AI处理器中的DVPP模块对图像进行处理,后者使用AICore对图像进行处理。
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79.以下哪一项华为云服务是可以辅助医疗智能体中进行基因组自动学习?
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1、长短记忆网络是基于循环神经网络发展而来的,长短神经网络主要解决了循环神经网路的什么问题?(单)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-0ead-c0d7-b77d19146f00.html
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39.请匹配生成对抗网络的输入和输出。连线题
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-a0b1-c0d7-b77d19146f00.html
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1、在ModelArts服务的自动学习进行模型训练时,训练验证比例表示将已标注样本随机分为训练集和验证集的比例,默认训练集比例为()(请保留一位小数点即可)
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1、机器学习是深度学习的一部分。人工智能也是深度学习的一部分。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-ecb7-c0d7-b77d19146f00.html
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138.以下常见分布中,哪一项是一般认为的线性回归中的误差服从的分布
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-161b-c0d7-b77d19146f00.html
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18.以下哪一项不是MindSpore支持的训练信息收集API?
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1、正则化是深度学习模型中非常重要并且非常有效的减少训练误差的技术。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-da79-c0d7-b77d19146f00.html
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1、训练神经网络的目的是让损失函数不断减少,常用以下哪种方法最小化损失函数?

A、 正则化

B、 Dropout

C、 梯度下降

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答案：C

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B. 过拟合问题

C. XOR问题

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1、正则化是深度学习模型中非常重要并且非常有效的减少训练误差的技术。

解析：解析:是因为不是“减小训练误差”而是“减小泛化误差)

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