答案：超参数
答案：超参数
A. 普通梯度下降算法一定能收敛到全局极值点。
B. 普通梯度下降算法给每个参数设置不同的学习率。
C. 普通梯度下降算法需要手工设置学习率。
D. 普通梯度下降算法容易陷入局部极值点。
解析：解析(不同的参数使用不同的学习率如果数据是稀疏的且特征分布不均,似乎我们更应该给予较少出现的特征一个大的更新。这时可能需要对不同特征对应的参数设定不同的学习率。)
A. 查看服务的调用失败次数
B. 申请开通内容审核服务
C. 管理IAM子账号信息
D. 查看服务的调用成功次数
A. 机器学习
B. 计算机视觉
C. 语音识别
D. 自然语言处理
A. 高斯核函数
B. 多项式核函数
C. Sigmiod核函数
D. 线性核函数
A. 张量没有真正保存数字
B. 张量可以保存计算过程
C. TensorFlow1.x版本中,计算图在创建的时候就得到执行
D. 张量在功能上可以理解为多维数组
A. 无人驾驶
B. 安防监控
C. 智能机器人
D. 智能音箱
A. FALSE
B. TRUE
A. 服装搜索,营销推荐。
B. 设计搜索,同类比价。
C. 视频浓缩,提取有效信息。
D. 零件搜索,提升效率。
