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单选题
深度学习可以用在下列哪些NLP任务中?
单选题
. 混沌度(Perplexity)是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术,关于混沌度,哪种说法是正确的?
单选题
考虑以下问题: 假设我们有一个5层的神经网络,这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中,单个数据需要花费2秒的时间。 如果我们现在把架构变换一下,当评分是0.2和0.3时,分别在第2层和第4层添加Dropout,那么新架构的测试所用时间会变为多少?
单选题
假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的,对吗?
单选题
在选择神经网络的深度时,下面哪些参数需要考虑? 1 神经网络的类型(如MLP,CNN) 2 输入数据 3 计算能力(硬件和软件能力决定) 4 学习速率 5 映射的输出函数
单选题
如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么?
单选题
在一个神经网络中,下面哪种方法可以用来处理过拟合?
单选题
下列哪个函数不可以做激活函数?
单选题
梯度下降算法的正确步骤是什么? 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.重复迭代,直至得到网络权重的最佳值 3.把输入传入网络,得到输出值 4.用随机值初始化权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元,调整相应的(权重)值以减小误差
单选题
以下关于随机森林算法的描述中错误的是
