多项选择题在模型训练和微调过程中,通常需要考虑哪些因素()
A.目标任务的数据量
B.原始模型的性能
C.微调算法的选择
D.硬件资源限制
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
1.多项选择题大模型训练过程中,通常需要哪些资源()
A.大量计算资源
B.少量标注数据
C.高效算法
D.特定硬件支持
2.多项选择题大模型在处理自然语言时,主要依赖于哪些技术()
A.深度学习
B.传统机器学习
C.语言学规则
D.概率统计
3.多项选择题大模型在半监督学习中的主要应用是什么()
A.标签传播
B.无监督预训练
C.生成伪标签
D.不使用未标记的数据
4.多项选择题当大模型出现过拟合时,以下哪项措施可能是有效的()
A.增加训练数据量
B.减小模型规模
C.提高学习率
D.应用更多的数据增强技术
5.多项选择题使用预训练模型的主要优点是什么()
A.提高模型复杂性
B.缩短训练时间
C.减少数据需求
D.增加模型的泛化误差
6.多项选择题在训练人工智能系统时,哪种方法用于处理异常值()
A.删除含有异常值的样本
B.用平均值替换异常值
C.用中位数替换异常值
D.用众数替换异常值
7.多项选择题在训练人工智能系统时,哪种方法用于处理缺失值()
A.删除含有缺失值的样本
B.用平均值填充缺失值
C.用中位数填充缺失值
D.用众数填充缺失值
8.多项选择题以下哪个是计算机视觉中常用的边缘检测算法()
A.Sobel算子
B.Canny算子
C.Prewitt算子
D.Laplacian算子
9.多项选择题以下哪个是计算机视觉中常用的目标跟踪算法()
A.KLT跟踪器
B.Particle filter
C.Mean shift
D.Hough变换
10.多项选择题递归算法的优点是什么()
A.代码简洁,易于理解
B.执行效率高,节省内存空间
C.适用于解决复杂问题,易于扩展
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在智能训练中,使用边缘计算的主要目的是()。
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