1、深度学习神经网络比较容易出现过拟合问题,以下哪些选项可能导致过拟合问题?(多)
A. 使用Sigmoid激活函数
B. 隐藏层数过多
C. 数据集样本数目少
D. 使用正则项
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1、以下网络模型格式中,可以用于保存训练参数和网络模型的有哪些选项?
A. MindIR
B. AIR
C. Checkpoint
D. ONNX
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45.在达芬奇架构中,向量计算单元不支持的计算类型是以下哪一个选项?
A. Int16
B. FP32
C. FP16
D. Int8
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54.以下哪—项是静态图模式的劣势?
A. debug
B. 部署
C. 性能优化
D. 分布式训练
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1、量子比特是量子计算机的基本单元,与非0即1的经典比特不同,量子比特可以同时以0和1的状态存在。
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240.传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术,在工程流程上略有差别,以下步骤在深度学习中不需要做的是
A. 模型评估
B. 特征工程
C. 数据清洗
D. 模型构建
解析：解析:而在深度学习中,模型通常可以自动从原始数据中学习特征,因此特征工程的需求相对。
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103.以下关于mindspore.ops.GradOperation【get()by()param=False】上述代码的描述中,正确的是哪一项?
A. getⱣⱤall为False时,会对所有输入求导
B. sensⱣⱤparam对网络的输出值做缩放以改变最终梯度
C. getⱣⱤbyⱣⱤIist为False时会对权重求导。
D. GradOperation方法在梯度下降和反向传播中没有任何用处
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1、训练神经网络的目的是让损失函数不断减少,常用以下哪种方法最小化损失函数?
A. 正则化
B. Dropout
C. 梯度下降
D. 交叉验证
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1、量子计算可以应用在以下哪些领域?多
A. 金融科技
B. 生物计算
C. 物流交通
D. 材料模拟
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397.关于机器学习模型性能评估的说法,以下哪些选项是正确的?
A. 通过分类模型的混淆矩阵,可以计算准确率,错误率,召回率,差准率,F1值等各种信息
B. 回模型股可以使用MAE或MSE进行评估
C. 分类模型一般可以结合混淆矩阵进行评估
D. 聚类模型没有性能评估方法
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