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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

在深度学习中,什么是BatchSize?()

A.每次迭代中使用的样本数

B.模型的参数数

C.数据集的大小

D.模型的层数

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第1题
在大规模语言模型微调中,使用较小的batchsize可以提高模型的泛化能力。()
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第2题
在深度学习中,模型测试的主要目的是?()

A.验证模型的超参数

B.评估模型在未见数据上的性能

C.训练模型

D.保存模型

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第3题
深度学习算法中,网络模型通过数据学习的是()

A.网络深度

B.卷积核尺寸

C.激活函数

D.参数

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第4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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第5题
大模型微调中的学习率是指什么?()

A.神经网络的层数

B.调整权重更新的速度

C.损失函数的大小

D.数据集的大小

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第6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7题
决策式AI是使用决策式模型学习数据中的联合概率分布,擅长基于历史预估当下。 ()
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第8题
为了提高某区域的路径损耗预测精度,最好的方法()。

A . 选择COST231-HAtA模型的参数值

B . 根据当地的地形地貌,根据经验选择模型参数值

C . 在当地进行传播模型路测,用校正后模型进行路径损耗预测

D . 在蒙特卡罗仿真中增加迭代次数

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第9题
Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库,关于Keras,下列说法中正确的有()。

A.Keras的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口

B.可以作为Tensorflow、Microsoft-CNTK和Theano的高阶应用程序接口,进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化

C.在代码结构上由面向对象方法编写,完全模块化并具有可扩展性

D.支持现代人工智能领域的主流算法

E.在硬件和开发环境方面,Keras支持多操作系统下的多GPU并行计算

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第10题
以下哪项不是持续改进方法模型中的关键步骤?()

A.识别需要测量什么

B.收集数据

C.展示并使用信息

D.评估改进成果

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第11题
()并行数据处理系统适用于需要多次操作特定数据集的场景,非常适合于机器学习中迭代算法的执行。
()并行数据处理系统适用于需要多次操作特定数据集的场景,非常适合于机器学习中迭代算法的执行。

A、Spark

B、Hive

C、Haystack

D、HDFS

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