×
相关题目
单选题
在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合￥问题（）
单选题
当数据过大以至于无法在 RAM 中同时处理时，哪种梯度下降方法更加￥有效？（ ）
单选题
批规范化(Batch Normalization)的好处都有啥？（ ）
单选题
下列哪个神经网络结构会发生权重共享？（ ）
单选题
在下面哪种情况下，一阶梯度下降不一定正确工作（可能会卡住）？￥（ ）
单选题
假设你需要调整参数来最小化代价函数（cost function），可以使用下列￥哪项技术？（ ）
单选题
下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？（指神经网￥络模型能拟合复杂函数的能力）（ ）
单选题
在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个 epochs 时没有下降，可￥能的原因是？（ ）
单选题
下列哪一项在神经网络中引入了非线性？（ ）
单选题
下面哪项操作能实现跟神经网络中 Dropout 的类似效果？（ ）
