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( )在数据清洗中,应对所采集的数据进行筛检,去掉重复的、无关的数据,对于异 常值与缺失值进行查缺补漏,同时平滑噪声数据,最大限度纠正数据的不一致性和不完整性,将数 据统一成合适于标注且与主题密切相关的标注格式,以帮助训练更为精确的数据模型和算法。
( )标注工具是数据标注员完成标注任务产生标注结果所需的工具和软件。标注工具 按照自动化程度分手动、半自动和自动三种。
( )标注任务是按照数据标注规范对数据集进行标注的过程。
( )标签是标识数据的特征、类别和属性等,可用于建立数据及机器学习训练要求所 定义的机器可读数据编码间的联系。
( )数据标注是对文本、图像、语音、视频等待标注数据进行归类、整理、编辑、纠 错、标记和批注等操作,为待标注数据增加标签,生产满足机器学习训练要求 的机器可读数据编 码。
( )增大卷积核的大小必然会提高卷积神经网络的性能。
( )假设在 ImageNet数据集(对象识别数据集)上训练卷积神经网络。然后给这个训 练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。
( )如果增加多层感知机的隐层层数,测试集的分类错误会减小。
( )训练 CNN 时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。
( )激活函数的作用为给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何 非线性函数,深层神经网络表达能力更强大,可以应用到众多的非线性模型中。
