在超参数搜索过程中,只照顾一个模型(使用熊猫策略)还是一起训练大量的模型(鱼子酱策略)在很大程度上取决于?()
A.是否使用批量(batch)或小批量优化(mini-batchoptimization)
B.神经网络中局部最小值(鞍点)的存在性
C.拥有多大的计算能力
D.需要调整的超参数的数量
A.是否使用批量(batch)或小批量优化(mini-batchoptimization)
B.神经网络中局部最小值(鞍点)的存在性
C.拥有多大的计算能力
D.需要调整的超参数的数量
A.专业的成本估算建议是非常不要的。
B每个干系都具备有助于项目计划的知识和技能。
C在签订总价合同的过程中,最理想的成本估算方法是鼗参数模型估计和专家判断法结合使用。
D一个人即使在没能掌握本地条件的情况下也能提供准确的信息。
A.用于在训练期间缓存成本函数的中间值
B.我们用它传递前向传播中计算的变量到相应的反向传播步骤,它包含用于计算导数的反向传播的有用值
C.它用于跟踪我们正在搜索的超参数,以加速计算
D.我们使用它将向后传播计算的变量传递给相应的正向传播步骤,它包含用于计算计算激活的正向传播的有用值
A.ModelArts是华为云AI开发平台,使用ModelArts开发AI应用只用于华为云和华为产品
B.ModelArts可根据用户标注数据全自动进行模型设计、参数调优、模型训练、模型压缩和模型部署全流程
C.ModelArts除了在云上通过(管理控制台)界面操作外,也提供PythonSDK功能,开发者可通过SDK在任意本地IDE中使用Python访问ModelArts
D.ModelArts支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类4大特定应用场景
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
A.在λ非常小的情况下,偏差低,方差低
B.在λ非常小的情况下,偏差低,方差高
C.在λ非常小的情况下,偏差高,方差低
D.在λ非常小的情况下,偏差低,方差低
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p,也就是说,一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时,无论输入或者相关的参数是什么,它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因,所以每一次训练,它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术(比如MaxNorm)一起使用,来防止神经网络的过拟合