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A.標(biāo)準(zhǔn)卷積
B.膨脹卷積
C.轉(zhuǎn)置卷積
D.深度可分離卷積
E.因式分解卷積
A.混合精度訓(xùn)練（MixedPrecisionTraining）
B.梯度檢查點(diǎn)（GrADientCheckpointing）
C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
D.數(shù)據(jù)并行（DataParallelism）
E.模型并行（ModelParallelism）
A.CTC
B.LAS
C.Transformer
D.LSTM
E.CNN
最新試題
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)文本摘要的生成效果（）？
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么（）？
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。
屬性值約束主要有（）。
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見應(yīng)用是什么（）？