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

A.模型架构的设计
B.训练数据的质量和规模
C.计算资源的可用性
D.模型的泛化能力

A.建立伦理审查机制
B.公开透明地分享数据与方法
C.提供模型可解释性工具
D.忽略模型可能带来的负面影响

A.技术进步
B.市场需求
C.政策法规
D.社会文化

A.生产过程优化
B.质量检测与控制
C.供应链预测与管理
D.员工培训与管理

A.提供更强大的计算资源
B.引入新的优化算法
C.丰富数据表示与特征提取
D.加速模型训练与推理

A.数据泄露
B.模型窃取
C.对抗攻击
D.模型稳定性

A.设计API接口
B.提供SDK支持
C.进行模型封装
D.忽略模型性能

A.使用分布式训练
B.增大学习率
C.减小模型规模
D.引入预训练技术