A.使用更小的批量大小
B.降低学习率
C.使用蒸馏技术
D.增加更多层

A.可以独立优化每个任务
B.可以实现更好的知识共享
C.需要更少的数据
D.总是优于单任务学习

A.作为环境模型
B.作为奖励函数
C.作为智能体
D.作为状态表示

A.固定计划
B.动态策略
C.随机变化
D.人为干预

A.层数
B.每层的神经元数量
C.网络结构
D.数据维度

A.仅通过训练误差
B.通过训练和验证误差
C.仅通过测试误差
D.不需要评估

A.改变架构
B.使用自动化搜索
C.量化和剪枝
D.仅使用CPU

A.降低了模型的复杂度
B.提高了计算并行性
C.消除了对数据的依赖
D.增加了模型的容量

A.忽略上下文
B.使用静态嵌入
C.使用动态计算的上下文表示
D.手动添加上下文

A.降低精度
B.减慢训练速度
C.加速训练过程
D.减小模型大小

A.计算资源不足
B.需要更多存储空间
C.无法并行化
D.以上都是