A、防止模型欠拟合而加在损失函数后面的一项
B、L1范数符合拉普拉斯分布,是完全可微的
C、L1正则化项是模型各个参数的平方和的开方值
D、L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择
答案:D
解析:A、防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项;B、L1范数符合拉普拉斯分布,是不完全可微的;C、L2正则化项是模型各个参数的平方和的开方值。
A、防止模型欠拟合而加在损失函数后面的一项
B、L1范数符合拉普拉斯分布,是完全可微的
C、L1正则化项是模型各个参数的平方和的开方值
D、L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择
答案:D
解析:A、防止模型过拟合而加在损失函数后面的一项;B、L1范数符合拉普拉斯分布,是不完全可微的;C、L2正则化项是模型各个参数的平方和的开方值。
A. SSB
B. 聚类半径
C. SSE
D. 标准差
A. 二十世纪七十年代
B. 二十世纪八十年代
C. 二十世纪九十年代
D. 二十世纪六十年代
A. fast-rcnn
B. faster-rcnn
C. mask-rcnn
D. rcnn
解析:见算法解析
A. 离散化
B. 标准化
C. 特征构造
D. 聚集
解析:正确
A. 封装
B. 继承
C. 多态
D. 重复
解析:见函数库
A. 217x217x3
B. 217x217x8
C. 218x218x5
D. 220x220x7
A. GPU是CPU的替代产品
B. GPU目前大量用在比特币的计算方面
C. GPU采用单指令流多数据流计算架构
D. GPU擅长进行大规模并发计算
解析:CPU(Central Processing Unit)是指中央处理器,决定着手机的运行速度。GPU(Graphics Processing Unit)是指图像处理器