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367.正则化是传统机器学习中重要且有效的减少泛化误差的技术,以下技术属于正则化技术的是,

A、 动量优化器

B、 L2正则化

C、 Dropout

D、 L1正则化

答案:BCD

解析:解析:(Dropout是一种常见的正则化方法。它借用了集成学习的思想,近似实现了同时训练大量网络结构,并通过集成得出预测结果的功能。由于含有集成环节,Dropout可以有效地避免过拟合。)

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1、昇腾AI处理器中的矩阵计算单元,在单时钟周期内最大可完成()次运算。(请填写阿拉伯数字)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-7178-c0d7-b77d19146f00.html
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435.生成对抗网络目前应用非常广泛,以下场景中可以使用此网络的是?
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1、以下关于卷积层中零填充【padding】作用的描述,正确的是哪些项?多
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-2add-c0d7-b77d19146f00.html
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14.关于深度学习的描述中,以下哪一项是错误的?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-96fe-c0d7-b77d19146f00.html
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1、未来,AI框架对混合并行技术的支持将成为常态。请问混合并行主要包含以下哪些选项?(多)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-147f-c0d7-b77d19146f00.html
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35.以下关于特征选择描述的选项中,哪一个选项是错误的?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-9c29-c0d7-b77d19146f00.html
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1、以下哪些模型可以用来做分类?多
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-ca39-c0d7-b77d19146f00.html
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1、性能更优的模型往往有着更大的参数量,所以为了性能最优,参数量越多越好。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-0b75-c0d7-b77d19146f00.html
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181.“从有标签的历史数据中来预测下季度的商铺营收会在20-30万还是30-40万”,这是一个什么问题?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-3bba-c0d7-b77d19146f00.html
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1、网格搜索尝试穷举搜索所有超参数可能性组合,因此准确性比较高。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-3ed7-c0d7-b77d19146f00.html
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367.正则化是传统机器学习中重要且有效的减少泛化误差的技术,以下技术属于正则化技术的是,

A、 动量优化器

B、 L2正则化

C、 Dropout

D、 L1正则化

答案:BCD

解析:解析:(Dropout是一种常见的正则化方法。它借用了集成学习的思想,近似实现了同时训练大量网络结构,并通过集成得出预测结果的功能。由于含有集成环节,Dropout可以有效地避免过拟合。)

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1、以下关于卷积层中零填充【padding】作用的描述,正确的是哪些项?多

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1、未来,AI框架对混合并行技术的支持将成为常态。请问混合并行主要包含以下哪些选项?(多)

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A. 回归问题

B. 规则问题

C. 分类问题

D. 聚类问题

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1、网格搜索尝试穷举搜索所有超参数可能性组合,因此准确性比较高。

解析:解析:网格搜索虽然尝试了穷举搜索所有超参数可能性组合,但准确性高低并不是必然结果,它的准确性取决于所搜索的超参数空间以及评估指标的选择。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-3ed7-c0d7-b77d19146f00.html
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