1、目前算法的研究,朝着学习能力更强、性能更优的方向发展,但是对于算法的体积要求没有那么高。
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1、在神经网络中,通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数,从而达到最小化损失函数的目的?(单)
A. 正向传播算法
B. 池化计算
C. 卷积计算
D. 反向传播算法
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1、图像识别实验中,在4251个训练图片中,有超过2000个类别只有一张图片。还有一些类中有2-5个图片。这一描述反映了以下哪一种数据问题?(单)
A. 数据过拟合问题
B. 数据不平衡问题
C. 脏数据和数据异常值问题
D. 数据缺失问题
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118.以下关于模型有效性的描述中,哪一项是错误的
A. 误差是指学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差
B. 训练误差指的是在新样本上的误差
C. 机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训炼样本上工作的很好
D. ,从模型训练过程的角度,误差可以被分为训练误差以及泛化误差
解析：null#新样本上的误差叫做泛化误差。
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348.以下哪些项是ModelArts中训练平台的优势?
A. 多种开发模式满足不同需求
B. 灵活、高效、性价比高
C. 预预置训练模型,加速AI落地
D. 弹性训练提升训练效率
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545.模型中不但有参数,还有超参数的存在,如果该参数由人工手动设定,则该参数是一个()
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310.ModelArts服务覆盖的几大应用场景包括?
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418.下列关于通用表格识别服务的说法正确的是?
A. rows代表文字块占用的行信息,编号从0开始,列表形式
B. colums代表文字块占用的列信息,编号从0开始,列表形式
C. 传入的图像数据需要经过base64编码
D. words代表文字块识别结果
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305.以下关于随机梯度下降和小批量梯度下降的描述,正确的是哪些项?
A. 随机样度下降的不稳定性可以帮助模型在收敛中跳过一些局部极值点
B. 小批量梯度下降相比于随机梯度下降更容易受到噪声数据的影响
C. 随机梯度下降的一种实现是在线学习(OnlineLearning),它根据每一个样例来更新葆度
D. 小批量梯度下降的思想是每次使用一小批固定尺寸(BatchSize)的样例来更新权值
解析：解析:随机梯度下降更容易受到噪音的影响。
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1、深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次结构学习的模型,在计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着突出的优势。
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