A.增加模型复杂度
B.提高模型的灵活性
C.减少过拟合风险
D.降低训练速度

A.忽略长期依赖
B.仅考虑最近的信息
C.使用特殊的架构
D.人工设置时间限制

A.增加训练轮次
B.使用梯度裁剪
C.使用循环神经网络
D.使用更大的批量大小

A.增加层数
B.减少层数
C.使用浅层网络
D.不使用层次结构

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