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

A.模型宽度
B.层的数量
C.数据量
D.计算速度

A.增加模型复杂度
B.减少训练数据
C.正则化技术
D.仅使用线性模型

A.冷启动问题
B.领域自适应问题
C.实时决策问题
D.长期依赖问题

A.增加网络深度
B.减少计算量
C.帮助梯度流动
D.限制模型容量

A.CPU速度的提升
B.GPU的发展
C.模型压缩技术
D.云计算的普及

A.颜色方案
B.实时性能
C.字体选择
D.代码风格

A.较低的准确率
B.更快的处理速度
C.更细粒度的特征识别
D.更少的参数数量

A.速度快
B.模型可解释性强
C.能够捕捉复杂的语义关系
D.不需要大量数据

A.验证模型效果
B.初始化参数
C.防止过拟合
D.降低计算成本

A.增加更多层
B.减少训练轮次
C.正则化技术
D.只使用少量数据