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- 2.深度学习模型的工作流程是 选项： A、需求分析 B、数据处理与输入 C、模型训练 D、模型评估与优化
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- 13.以下哪些名词与深度学习技术有关？（ ）选项： A:Transformer模型 B:LSTM模型 C:Attention机制 D:混沌理论
- 14.在深度学习中,什么是过拟合?A、模型在训练集上表现很差B、模型在测试集上表现很差C、模型过于复杂,导致在新的数据上表现不佳D、模型没有足够的参数来处理新的数据
- 15.在Transformer模型中,Multi-head Attention机制的主要目的是什么?( ) 选项：A、减少模型的训练时间 B、增加模型处理长序列的能力 C、允许模型同时从不同的表示子空间获取信息 D、替代传统的RNN和LSTM结构
- 16.在机器学习中，通常使用交叉验证来评估模型的性能。交叉验证的主要目的是什么？ 选项： A:避免过拟合 B:加快模型训练速度 C: D:减小模型的复杂性 E:提高模型的准确度
- 17.深度学习模型需要依赖海量的数据进行训练()
- 18.传统机器学习和深度学习是人工智能核心技术，在工程流程上略有差别，以下步骤在深度学习中不需要做的是 选项： A:模型评估$;$特征工程$;$数据清洗$;$模型构建 B:模型评估$;$特征工程$;$数据清洗$;$模型构建 C:模型评估$;$特征工程$;$数据清洗$;$模型构建 D:模型评估$;$特征工程$;$数据清洗$;$模型构建
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