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166.特征是描述样本的特性的维度,关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性,以下说法正确的是:

A、 特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱

B、 特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强

C、 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱

D、 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强

答案:A

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65.机器学习的算法中,以下哪个不是无监督学习?
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1、以下哪些选项是CNN网络结构?(多)
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389.在深度学习中,以下哪些是常用的正则项?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-e6d3-c0d7-b77d19146f00.html
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281.查看Atlas300(3000)加速卡驱动是否安装成功应该使用哪条命令?
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140.数据集扩充是防止过拟合的一个省时有效的方法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-1841-c0d7-b77d19146f00.html
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31.支持向量机的核心思路是找到一条直线,使离直线比较近的点,尽可能远离这条直线,这可以使模型具有很强的泛化能力而这些点就被称为()
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213.护照识别服务的图像数据是不需要用base64编码的。
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1、以下关于BatchNormalization的描述,哪些选项是正确的?(多)
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1、下列对早期的全连接方式不适用于图像特征提取的说法,哪些选项是正确的?多
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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?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-3f3e-c0d7-b77d19146f00.html
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单选题
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166.特征是描述样本的特性的维度,关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性,以下说法正确的是:

A、 特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱

B、 特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强

C、 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱

D、 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强

答案:A

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1、以下哪些选项是CNN网络结构?(多)

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281.查看Atlas300(3000)加速卡驱动是否安装成功应该使用哪条命令?

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31.支持向量机的核心思路是找到一条直线,使离直线比较近的点,尽可能远离这条直线,这可以使模型具有很强的泛化能力而这些点就被称为()
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213.护照识别服务的图像数据是不需要用base64编码的。

A. TRUE

B. FALSE

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1、以下关于BatchNormalization的描述,哪些选项是正确的?(多)

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1、下列对早期的全连接方式不适用于图像特征提取的说法,哪些选项是正确的?多

A. 容易过拟合

B. 参数数量太多

C. 计算速度快

D. 充分利用像素间的位置信息

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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?

A. 梯度大小

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