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问答题
以下哪种技术可以用于提高深度神经网络对对抗样本的抵抗力?
答案:
A.防御性蒸馏
B.输入预处理
C.模型加固
D.以上都是
正确答案:D
答案解析:防御性蒸馏、输入预处理和模型加固都能提高对抗样本抵抗力。
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问答题
在多模态融合中,以下哪种方法可以处理模态缺失的情况?
答案:
A.模态补全
B.基于已有模态的推断
C.模型自适应调整
D.以上都是
正确答案:D
答案解析:模态补全、基于已有模态的推断和模型自适应调整都可处理模态缺失。
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问答题
以下哪种模型在处理具有时空动态变化的场景时,能够进行有效的预测?
答案:
A.递归神经网络
B.长短时记忆网络
C.时空循环神经网络
D.以上都是
正确答案:D
答案解析:递归神经网络、长短时记忆网络和时空循环神经网络都能进行有效预测。
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问答题
对于强化学习中的环境不确定性,以下哪种方法可以进行建模和应对?
答案:
A.随机动态规划
B.鲁棒优化
C.自适应控制
D.以上都是
正确答案:D
答案解析:随机动态规划、鲁棒优化和自适应控制都可应对环境不确定性。
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问答题
在自然语言处理中,以下哪种方法可以用于跨语言的文本理解?
答案:
A.多语言预训练模型
B.跨语言词向量
C.基于翻译的模型
D.以上都是
正确答案:D
答案解析:多语言预训练模型、跨语言词向量和基于翻译的模型都可用于跨语言文本理解。
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问答题
以下哪种技术可以用于解决生成对抗网络(GAN)中的训练不稳定问题?
答案:
A.谱归一化
B.梯度惩罚
C.标签平滑
D.以上都是
正确答案:D
答案解析:谱归一化、梯度惩罚和标签平滑都可解决GAN训练不稳定问题。
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