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[判断题]

深度学习的模型训练需要大量的数据,实际操作中,可以通过数据增强的技术对训练的图像数据集加入随机噪声,扩充数据集的样本量()

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更多“深度学习的模型训练需要大量的数据,实际操作中,可以通过数据增…”相关的问题
第1题
预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等,其中训练数据集的作用在于()。

A.用于对模型的效果进行无偏的评估

B.用于比较不同模型的预测准确度

C.用于构造预测模型

D.用于选择模型

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第2题
以下选项中,机器学习算法真正用来“学习”的数据是()

A.验证集

B.训练集

C.测试集

D.超参数集

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第3题
什么样的数据不适合用深度学习()

A.数据集太小

B.数据集太大

C.数据集没有局部相关性

D.数据集局部相关性极强

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第4题
关于MNIST,下列说法错误的是()。

A、  是著名的手写体数字识别数据集

B、  有训练集和测试集两部分

C、  训练集类似人学习中使用的各种考试试卷

D、  测试集大约包含10000个样本和标签

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第5题
当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习,但是深度学习的局限是需要大量人工干预,比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等,费时费力。()
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第6题
我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以()A.增加树的深度B.增加学习率(learnin
我们想在大数据集上训练决策树,为了使用较少时间,我们可以()

A.增加树的深度

B.增加学习率(learnin grate)

C.减少树的深度

D.减少树的数量

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第7题
机器学习的主旨是让计算机去模拟或实现人类的学习行为,是人工智能的核心。机器学习虽然可以在大数据训练中学到正确的工作方法,但它也很容易受到恶意干扰。通常攻击者是通过输入恶意数据来“欺骗”机器学习模型,导致其出现严重故障。近日,“Data61”机器学习小组研发出了一种机器学习的新算法。这种新算法通过类似疫苗接种的思路,帮助机器学习“修炼”出抗干扰能力。这是针对机器学习模型打造的防干扰训练,譬如,在图片识别领域,该算法能够对图片集合进行微小的修改或使其失真,激发出机器学习模型的抗干扰能力,并形成相关的自我抗干扰训练模型。这段文字意在说明:()

A.干扰机器识别图像的新方法

B.新算法助机器学习抵抗干扰

C.机器学习是人工智能的核心

D.机器学习大数据训练的方法

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第8题
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()A.我们
我们建立一个5000个特征,100万数据的机器学习模型.我们怎么有效地应对这样的大数据训练()

A.我们随机抽取一些样本,在这些少量样本之上训练

B.我们可以试用在线机器学习算法

C.我们应用PCA算法降维,减少特征数

D.B和C

E.A和B

F.以上所有

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第9题
Hive中“Group by”指的是通过一定的规则将每一个数据集划分成若干个小的数据集,然后针对若干个小的数据集进行数据分组处理。()
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