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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题()。1增加更多的数据2使用数据扩增技术(dataaugmentation)3使用归纳性更好的架构4正规化数据5降低架构的复杂度。

A.145

B.123

C.1345

D.所有项目都有用

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更多“下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题()。1增…”相关的问题
第1题
下面对梯度下降方法描述不正确的是()。

A.梯度方向是函数值下降最快方向

B.梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法

C.梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数

D.梯度反方向是函数值下降最快方向

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第2题
如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型,下列哪种做法是正确的()。

A.增加树的深度

B.增加学习率

C.减小树的深度

D.减少树的数量

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第3题
车道线模型的拟合,可以采用以下哪些传统方法()?

A.深度学习

B.霍夫变换

C.滑动窗口搜索法

D.最小二乘法

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第4题
下列关于EM算法描述正确的是()。

A.EM算法是常用的估计参数隐变量的利器

B.EM算法即是期望最大化算法

C.EM算法常被用来学习高斯混合模型的参数

D.EM算法是一种迭代式的方法

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第5题
下列关于人工智能在不同领域的应用,描述不正确的是()

A.人工智能指的是真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器

B.阿尔法围棋的核心系统属于基于神经网络的深度学习,过大量数据分析学习棋谱,再通过增强学习的方法自我博弈,寻找比基础棋谱更多的打击点来击败对手

C.人工智能、机器学习与深度学习是相对独立的,它们之间没有必然的联系

D.神经网络是目前人工智能领域的研究热点之一,是一种模拟动物神经网络行为特征,进行并行信息处理的算法模型

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第6题
离心机可用来分离水中悬浮物,下列哪种方法不能提高离心分离效果()。

A.加入混凝剂

B.提高离心机转速

C.降低颗粒旋转半径

D.增大颗粒旋转半径

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第7题
下列方法中,可以用于特征降维的方法包括()。

A.主成分分析PCA

B.线性判别分析LDA

C.深度学习SparseAutoEncoder

D.矩阵奇异值分解SVD

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第8题
下面对逻辑斯蒂回归(logistic regression)和多项逻辑斯蒂回归模型(multi-nominal logistic model)描述不正确的是()。

A.两者都是监督学习的方法

B.多项逻辑斯蒂回归模型也被称为softmax函数

C.两者都可被用来完成多类分类任务

D.逻辑斯帝回归是监督学习,多项逻辑斯蒂回归模型是非监督学习

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第9题
下列模型属于机器学习生成式模型的是()。

A.朴素贝叶斯

B.隐马尔科夫模型

C.线性回归模型

D.深度信念网络

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第10题
下面有关深度学习、目标检测和边缘计算的说法,正确的是哪些()?

A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型

B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算

C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算

D.边缘计算就是一种人工智能

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第11题
下列可以用来消除国际收支逆差的方法有()。

A.降低进口产品的关税

B.减少对出口产品的退税

C.限制外汇资金的流入

D.通过减税减租等方式鼓励外商对国内的投资

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