A、 评估
B、 训练
C、 预测
D、 输出模型
答案：ABCD
解析：解析:Estimator是谷歌为了简化和规范化机器学习编程过程而提出来的,它封装了以下几个部分:训练(training)评估(evaluation)预测(prediction)模型输出(exportforserving)其中,前三部分都是再modelⱣⱤfn函数中定义的
A、 评估
B、 训练
C、 预测
D、 输出模型
答案：ABCD
解析：解析:Estimator是谷歌为了简化和规范化机器学习编程过程而提出来的,它封装了以下几个部分:训练(training)评估(evaluation)预测(prediction)模型输出(exportforserving)其中,前三部分都是再modelⱣⱤfn函数中定义的
解析：解析:(在复杂任务中,如目标检测和语义分割等,池化层可能会导致信息丢失)
A. split
B. join
C. concat
D. unstack
A. TRUE
B. FALSE
A. 大小核智能超频
B. 内存复用.
C. 联邦学习.
D. 异构调度.
MindInsight是MindSpore提供的可视化工具,可用于完成训练可视化、性能调优、精度调优等任务。
解析：解析:逻辑回归只能用于二分类问题,如果是多分类问题,我们通常使用Softmax函数。Softmax回归是逻辑回归的一般化,适用于K分类的问题。
A. 全局梯度下降比随机梯度下降速度更快。
B. Adam不属干梯度下降算法。
C. 随机梯度下降对噪声点敏感。
D. 使用梯度下降时,学习率应该保持一致。
