单项选择题
A.参数量过多导致梯度消失或梯度爆炸问题B.网络结构简单难以学习到复杂的特征C.学习率设置过低未能收敛D.神经网络构建过于复杂导致过拟合
半监督学习相比监督学习有更多未标记的数据，模型会利用这些数据吗？（）A.会，未标记数据仅用于模型评估B.不会，...
单项选择题半监督学习相比监督学习有更多未标记的数据，模型会利用这些数据吗？（）
A.会，未标记数据仅用于模型评估B.不会，未标记数据对模型训练无帮助C.会，未标记数据会用于提高模型性能D.不会，未标记数据会影响模型的准确性
模型微调（fine tuning）通常用于解决什么问题？（）A.解决过拟合问题B.提高训练速度C.适应新的数据...
单项选择题模型微调（fine tuning）通常用于解决什么问题？（）
A.解决过拟合问题B.提高训练速度C.适应新的数据集D.减少模型参数
归一化在神经网络中的主要目的是什么？（）A.减少模型的复杂度B.减少模型训练时间C.加快收敛速度和提高模型的稳...
单项选择题归一化在神经网络中的主要目的是什么？（）
A.减少模型的复杂度B.减少模型训练时间C.加快收敛速度和提高模型的稳定性D.提高模型的泛化能力
