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随便搞的题库做做
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随便搞的题库做做
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以下哪些操作常被用于目标检测的骨干网络:

A、分组卷积
$;$深度可分离卷积
$;$转置卷积
$;$池化

答案:ABD

随便搞的题库做做
4目前,多数NoSQL数据库是针对特定应用场景研发出来的,其设计遵循()原则,更加强调读写效率、数据容量以及系统可扩展性。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da601d.html
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CNN不可用于文本分类,RNN可用于文本分类
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da600d.html
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VGG-19中卷积核的大小为
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da6033.html
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下面的问题,属于分类问题的是;
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6005.html
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字典的“键”必须是不可变的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-fcd8-c07f-52a228da6020.html
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常见的脏数据的类型有哪些?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da602c.html
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在深度学习中,常用的损失函数有()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6019.html
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强化学习主要由智能体(Agent)以及()组成。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0d60-c07f-52a228da6015.html
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()中往往存在缺失值、噪声、错误或虚假数据等质量问题。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9060-c07f-52a228da6007.html
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Sigmoid是神经网络中最常用到的一种激活函数,除非当梯度太大导致激活函数被弥散,这叫作神经元饱和,这就是为什么ReLU会被提出来,因为ReLU可以使得梯度在正向时输出值与原始值一样。这意味着在神经网络中ReLU单元永远不会饱和。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da6039.html
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以下哪些操作常被用于目标检测的骨干网络:

A、分组卷积
$;$深度可分离卷积
$;$转置卷积
$;$池化

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相关题目
4目前,多数NoSQL数据库是针对特定应用场景研发出来的,其设计遵循()原则,更加强调读写效率、数据容量以及系统可扩展性。

A. EASY原则$;$READ原则$;$BASE原则$;$BASIC原则

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da601d.html
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CNN不可用于文本分类,RNN可用于文本分类
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da600d.html
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VGG-19中卷积核的大小为

A. 3x3$;$5x5$;$3x3,5x5$;$不确定

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da6033.html
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下面的问题,属于分类问题的是;

A. 根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据,预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅$;$根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据,预测员工下一季度的绩效考核分数$;$根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据,预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职$;$根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据,预测员工下一季度的销售额

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c328-c07f-52a228da6005.html
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字典的“键”必须是不可变的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-fcd8-c07f-52a228da6020.html
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常见的脏数据的类型有哪些?

A. 格式错误的值$;$重复值$;$逻辑错误的值$;$缺失值

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da602c.html
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在深度学习中,常用的损失函数有()

A. 平方损失函数$;$交叉熵损失函数$;$原型损失函数$;$累加合损失函数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6019.html
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强化学习主要由智能体(Agent)以及()组成。

A. 环境(Environment)$;$状态(State)$;$动作(Action)$;$奖励(Reward)

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0d60-c07f-52a228da6015.html
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()中往往存在缺失值、噪声、错误或虚假数据等质量问题。

A. 零次数据$;$一次数据$;$二次数据$;$三次数据

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9060-c07f-52a228da6007.html
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Sigmoid是神经网络中最常用到的一种激活函数,除非当梯度太大导致激活函数被弥散,这叫作神经元饱和,这就是为什么ReLU会被提出来,因为ReLU可以使得梯度在正向时输出值与原始值一样。这意味着在神经网络中ReLU单元永远不会饱和。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da6039.html
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