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假设在ImageNet数据集(对象识别数据集)上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。()

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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2题

过拟合现象主要会对模型结果产生什么样的影响()

A.训练集上表现很差

B.验证集上效果很差

C.测试集上表现很差

D.上述3种数据集中效果相同

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第3题

选择最能代表下面主要概念的检索关键词集:基于卷积神经网络的图像语义分割()。

A.卷积神经网络、图形、实例分割

B.卷积神经、网络、图像语义分割

C.CNN图像、语义分割

D.卷积神经网络、图像、语义分割

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第4题

深度学习的神经网络模型是“一个更强大、更通用、更消耗训练数据的建模方法,这个方法的强大之处
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第5题

智能中心AI平台标注好的数据无需发布到数据集即可用于模型训练。()
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第6题

模型评估方法中留出法的缺点是()。

A.在数据集比较大的时候,训练M个模型的计算开销可能是难以忍受的

B.改变了初始数据集的分布,引入估计偏差

C.样本利用率低

D.只能得到一个评估值

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第7题

卷积神经网络主要应用于哪种类型数据()

A.语音数据

B.文本数据

C.图像数据

D.数值类型数据

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第8题

当你训练一个视频中描述的对象检测系统时,里需要一个包含了检测对象的许多图片的训练集,然而边界框不需要在训练集中提供,因为算法可以自己学习检测对象,这个说法对吗?()
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第9题

资源数据模型包括()。

A.最小数据集模型

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第10题

数据分类的步骤为:1建立一个聚类模型,描述数据类集或概念集;2使用模型对将来的或未知的对象进行分类。()
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