单项选择题大模型在机器学习中通常指的是什么()
A.小型数据集
B.大型神经网络
C.小计算量
D.低内存使用
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1.单项选择题在深度学习中,批量归一化(Batch Normalization)有哪些潜在的好处()
A.只增加一层抽象
B.可以防止过拟合
C.加快学习速度
D.减小模型大小
2.单项选择题在自然语言处理中,句嵌入(sentence embedding)通常用来做什么()
A.评估句子的语法性
B.表示整个句子的语义信息
C.提取句子中的关键词
D.实现句子的自动翻译
3.单项选择题DropConnect是一种正则化技术,它在神经网络中的作用是什么()
A.增加额外的隐藏层
B.在层与层之间添加跳跃连接
C.随机丢弃输入和连接
D.在损失函数中添加惩罚项
4.单项选择题在机器学习中,哪个术语描述了模型能够从输入数据中捕捉到基本结构和关系的能力()
A.可解释性
B.泛化能力
C.鲁棒性
D.容量
5.单项选择题LeNet是一种著名的卷积神经网络架构,它主要用于解决什么问题()
A.股票价格预测
B.手写数字识别
C.实时物体检测
D.语音命令识别
6.单项选择题在深度学习中,空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling)主要用于解决什么问题()
A.增加模型的深度
B.减少计算量
C.处理不同尺寸的输入
D.加速梯度下降
7.单项选择题在机器学习中,哪个概念指的是训练集上的性能随着训练时间的增加而提高,但在验证集上的性能变差()
A.欠拟合
B.过拟合
C.正则化
D.泛化
8.单项选择题在机器学习中,混淆矩阵是用来做什么的()
A.衡量模型的收敛速度
B.可视化损失函数
C.评估分类任务的性能
D.选择最佳的优化器
9.单项选择题长短期记忆网络(LSTM)中的“门”机制的作用是什么()
A.增加网络深度
B.控制信息的流动
C.减少参数数量
D.加快训练速度
10.单项选择题在深度学习中,Batch Normalization通常在哪个层之后应用()
A.激活函数之前
B.Dropout 层之后
C.全连接层之后
D.卷积层之后
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