- 搜标题
- 搜题干
- 搜选项
问答题
以下哪种方法可以用于解决深度神经网络中的梯度消失问题，同时保持模型的表达能力？
答案：
A.残差连接
B.正则化
C.数据增强
D.模型融合
正确答案：A
答案解析：残差连接可以解决梯度消失问题并保持模型表达能力。
B.正则化
C.数据增强
D.模型融合
正确答案：A
答案解析：残差连接可以解决梯度消失问题并保持模型表达能力。
你可能感兴趣的试题
问答题
对于时间序列预测问题，以下哪种深度学习模型能够自动学习特征表示？
答案： A.多层感知机
B.卷积神经网络
C.循环神经网络
D.生成对抗网络
正确答案：C
答案解析：循环神经网络能够自动学习时间序列的特征表示。问答题
在多任务学习中，以下哪种方法可以有效地共享模型参数？
答案： A.硬参数共享
B.软参数共享
C.任务特定参数
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：硬参数共享、软参数共享和任务特定参数都可用于多任务学习中的参数共享。问答题
以下哪种技术可以用于提高生成对抗网络（GAN）的训练稳定性？
答案： A.梯度惩罚
B.标签平滑
C.层归一化
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：梯度惩罚、标签平滑和层归一化都可用于提高GAN的训练稳定性。问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型可以同时对文本进行分类和标记？
答案： A.条件随机场（CRF）
B.隐马尔可夫模型（HMM）
C.双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合CRF
D.循环神经网络（RNN）
正确答案：C
答案解析：BiLSTM结合CRF可以同时对文本进行分类和标记。问答题
对于深度神经网络的压缩，以下哪种方法可以在不损失太多精度的情况下大幅减少参数数量？
答案： A.剪枝
B.量化
C.知识蒸馏
D.低秩分解
正确答案：A
答案解析：剪枝可以在不损失太多精度的情况下大幅减少参数数量。