A、 boosting方法的主要思想是迭代式学习。
B、 训练基分类器时采用并行的方式。
C、 测试时,根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。
D、 基分类器层层叠加,每一层在训练时,对前一层基分类器分错的样本给予更高的权值。
答案:B
A、 boosting方法的主要思想是迭代式学习。
B、 训练基分类器时采用并行的方式。
C、 测试时,根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。
D、 基分类器层层叠加,每一层在训练时,对前一层基分类器分错的样本给予更高的权值。
答案:B
A. LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题
B. CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低,缓解过拟合
C. 只要参数设置合理,深度学习的效果至少应优于随机算法
D. 随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
解析:只要参数设置合理,深度学习的效果至不一定优于随机算法
A. abc2
B. abcabc
C. abcc
D. ababcc
A. 建模
B. 抽取
C. 融合
D. 存储
解析:主要应用
A. 知识图谱
B. 自然语言处理
C. 语音识别
D. 调度控制业务规约
A. b)、c)
B. a)、b)
C. a)
D. a)、c)
解析:SelectiveSearch、Regionproposallayer能产生候选框
A. 平滑处理
B. 标准化
C. 特征构造
D. 去除虚假数据
A. Oxff
B. 0Xabc
C. 0x01
D. 0X9X
A. 每一张图片都是二值图片
B. 每一张图片都是三通道图片
C. 模型一次处理224张图片(batchsize为224)
D. 以上选项均不正确
解析:TensorFlow读入图片统一为三通道
A. 广度优先搜索
B. 深度优先搜索
C. 有界深度优先搜索
D. 启发式搜索
解析:广度优先搜索搜索的范围最广