A.梯度累积
B.混合精度训练
C.模型剪枝
D.知识蒸馏

A.随机旋转
B.随机裁剪
C.颜色变换
D.噪声注入

A.过拟合
B.不足的训练数据
C.不适当的模型架构
D.缺乏有效的正则化

A.数据隐私泄露
B.模型偏见
C.自动化失业
D.决策透明度

A.数据清洗
B.特征工程
C.数据标准化
D.数据去噪

A.自监督学习
B.弱监督学习
C.无监督学习
D.强化学习

A.数据增强
B.随机采样
C.合成数据生成
D.权重衰减

A.决策树
B.支持向量机
C.卷积神经网络
D.循环神经网络

A.迁移学习
B.多任务学习
C.元学习
D.持续学习

A.自然语言处理
B.计算机视觉
C.医疗健康
D.金融服务

A.硬件加速器的使用
B.优化算法的选择
C.训练数据的清洗程度
D.模型的复杂度