正则化是传统机器学习中重要且有效的减少
泛化误差的技术,以下技术属于正则化技术
的是:
A. L1 正则化
B. L2 正则化
C. Dropout
D. 动量优化器
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在分类问题中,我们经常会遇到正负样本数据量不等的情况,比如正样本为 10w条数据,负样本只有 1w条数据,以下最合适的处理方法是
A. 将负样本重复 10 次,生成 10w 样本量,打乱顺序参与分类&;&直接进行分类,可以最大限度利用数据&;&从 10w 正样本中随机抽取 1w 参与分类&;&将负样本每个权重设置为 10,正样本权重为 1,参与训练过程
解析:基础概念
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机器可以不要通过学习就可以模仿梵高的画风。
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机械学习就是记忆,即把新的知识存储起来,供需要时检索调用,而不需要计算和推理。()
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机器视觉已在机器人装配,卫星图像处理,()等很多领域取得了成功应用。
A. 机器翻译
B. 成像精确制导
C. 自动问答
D. 博弈问题
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DSSM使用()个全连接层
解析:DSSM使用两个全连接层
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DSSM模型总的来说可以分成哪几层结构,分别是()
A. 表示层、匹配层
B. 输入层、匹配层
C. 输入层、表示层
D. 输入层、表示层和匹配层。
解析:DSSM模型总的来说可以分成哪几层结构,分别是输入层、表示层和匹配层。
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DSSM经典模型的缺点:1.Wordhashing可能造成词语冲突;2.采用词袋模型,损失了上下文语序信息;3.搜索引擎的排序由多种因素决定,用户点击时doc排名越靠前越容易被点击,仅用点击来判断正负样本,产生的噪声较大,模型难以收敛;4.效果不可控。
A. 1.2.3
B. 1.3.4
C. 2.3.4
D. 1.2.3.4
解析:DSSM经典模型的缺点:1.Wordhashing可能造成词语冲突;2.采用词袋模型,损失了上下文语序信息;3.搜索引擎的排序由多种因素决定,用户点击时doc排名越靠前越容易被点击,仅用点击来判断正负样本,产生的噪声较大,模型难以收敛;4.效果不可控。
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下列关于python基本元素说法错误的是( )
A. python程序有时也称脚本,是一系列定义和命令
B. python解释器有时也称shell,用来求值定义并执行命令
C. 若python 对象属于布尔类别(bool),那它也属于非标量对象
D. float表示实数,其字面量总是包括一个小数点,属于标量对象
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根据Open AI数据,在模型训练阶段,模型计算量增长速度远超人工智能硬件算力增长速度,存在万倍差距。
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