目标检测任务不仅要识别图像中的物体类别,还要( )
- A确定物体的位置
- B生成新的图像
- C对图像进行分类
- D压缩图像大小
图像分割任务的目标是( )
- A检测物体位置
- B识别物体类别
- C对每个像素进行分类
- D压缩图像
以下哪个是深度学习在自然语言处理中的突破性应用( )
- A决策树分类
- BK均值聚类
- C线性回归
- DBERT预训练模型
批量大小(Batch Size)过大可能导致( )
- A训练速度变慢
- B内存不足和泛化性能下降
- C模型效果一定变好
- D不需要GPU
深度学习中,学习率衰减的目的是( )
- A训练后期精细调整参数
- B加速整个训练过程
- C增加模型参数
- D替代正则化
以下关于残差网络(ResNet)的说法正确的是( )
- A不需要激活函数
- B只能用于图像分类
- C通过残差连接解决了深层网络退化问题
- D没有使用卷积层
小何使用深度学习模型进行人脸识别,模型对训练集中的人脸识别率很高,但对新面孔识别率很低,应该( )
- A增加模型复杂度
- B减少训练数据
- C删除正则化
- D收集更多样化的训练数据
深度学习中的端到端学习是指( )
- A从原始输入直接到最终输出
- B需要多个人工设计步骤
- C只能用于分类任务
- D不需要训练数据
以下不属于深度学习模型的是( )
- ACNN
- BRNN
- C随机森林
- DTransformer
深度学习模型的可解释性通常( )
- A很好,容易理解每步决策
- B较差,常被称为「黑箱」
- C与决策树相同
- D不需要解释性
以下关于迁移学习的说法正确的是( )
- A只能在相同任务间迁移
- B完全不需要新数据
- C将源域知识迁移到相关目标域
- D效果一定比从零训练差
以下属于深度学习模型的有( )
- ACNN
- BRNN
- CGAN
- D决策树
以下属于深度学习框架的有( )
- ATensorFlow
- BPyTorch
- CKeras
- DSPSS
深度学习相比传统机器学习的优势包括( )
- A自动学习特征
- B大数据下表现更好
- C可解释性更强
- D只需要少量数据
数据增强的常见方法包括( )
- A图像旋转
- B水平翻转
- C随机裁剪
- D删除数据
以下关于GAN的说法正确的有( )
- A由生成器和判别器组成
- B两者对抗训练提升效果
- C生成器是判别器的一部分
- DGAN只有生成器
以下属于迁移学习优势的有( )
- A减少训练时间
- B降低数据需求
- C利用已有知识
- D必须从零训练
深度学习在计算机视觉中的应用包括( )
- A图像分类
- B目标检测
- C图像分割
- D风格迁移
以下关于ResNet的说法正确的有( )
- A通过残差连接解决退化问题
- B可以训练超深层网络
- C不需要残差连接
- D只有1层网络
以下关于注意力机制的说法正确的有( )
- A让模型关注重要部分
- BTransformer的核心机制
- C只用于CNN
- D主要作用是减少参数
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