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单选题
数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,有明显优势。
单选题
Kmean模型能自动生成K个聚类中心。
单选题
KNN不需要进行训练。
单选题
LR的损失函数为hingeloss(或者说是逻辑损失都可以)、而SVM的损失函数为Log损失。
单选题
LR更侧重全局优化,而树模型主要是局部的优化。
单选题
交叉熵损失函数的设计是基于最大似然思想:最大概率得到观察结果的假设是真的。
单选题
卷积神经网络由多个卷积层和池化层组成,卷积层负责对输入进行扫描以生成更抽象的特征表示,池化层对这些特征表示进行过滤,保留最关键的特征信息。
单选题
对于计算机视觉问题,效果最好的模型是经典的全连接神经网络。
单选题
神经网络中,前向计算是指从输入计算输出的过程,顺序从网络后至前。
单选题
多层非线性映射(multi-layernonlinearprojection):表示深度学习网络的隐层,DSSM使用三个全连接层,每一层神经元的个数是300,然后最后一层的维度是128维度,激活函数采用tanh。
