A、更多的训练数据
B、L1正则化
C、L2正则化
D、减小模型的复杂度
答案:ABCD
A、更多的训练数据
B、L1正则化
C、L2正则化
D、减小模型的复杂度
答案:ABCD
A. 盘古
B. 悟道2.0
C. ERNIE3.0
D. PaddleOCR
解析:PaddleOCR为轻量型模型
A. 线性
B. 双塔
C. 三塔
D. 非线性
解析:见算法解析
A. 逻辑
B. 概率
C. 推理
D. 假定
A. 输入层
B. 隐藏层
C. 中间层
D. 输出层
解析:见算法解析
A. 音韵
B. 语法
C. 逻辑
D. 结构
A. 粗糙性
B. 模糊性
C. 不完全性
D. 时变性
A. 专家系统
B. 人工神经网络
C. 模式识别
D. 智能代理
解析:为了解决如何模拟人类的感性思维,例如视觉理解、直觉思维、悟性等,研究者找到一个重要的信息处理的机制是人工神经网络
A. 线性回归
B. 系数回归
C. 逻辑回归
D. 曲线回归
A. BGD
B. SGD
C. Mini-Batch
D. dropout
解析:梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)
解析:正确