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[多选题]
在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用以下哪些方法进行解诀？（）
A.批量删除
B.随机过采样
C.合成采样
D.随机欠采样
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A.随机梯度下降
B.设置Momentum
C.设置不同初始值
D.增大batchsize
A.令所有权重值初始化为0
B.尝试调整学习率
C.尝试mini-batch梯度下降
D.尝试对权重进行更好的随机初始化
A.当优化问题的数值解接近局部最优值时，随着目标函数解的梯度接近或变为零，通过最终迭代获得的数值解可能仅使目标函数局部最优，而不是全局最优
B.在深度学习优化问题中，经常遇到的是梯度爆炸或梯度消失
C.优化问题中设置的学习率决定目标函数能否收敛到局部最小值，以及何时收敛到最小值
D.一般来说，小批量随机梯度下降比随机梯度下降和梯度下降的速度慢，收敛风险较大
A.访问不可视：客户用什么账号访问了哪些业务系统做了什么事，访问了什么数据
B.账号风险：客户的权限以及异常时间节点登陆问题
C.异常行为：批量下载数据，数据删除等
D.数据乱下载：可阻止数据的下载
A.尝试使用Adam算法
B.尝试对权重进行更好的随机初始化
C.尝试调整学习率α
D.尝试mini-batch梯度下降
A.将负样本重复10次生成10w样本量打乱顺序参与分类
B.直接进行分类可以最大限度利用数据
C.从10w正样本中随机抽取1w参与分类
D.将负样本每个权重设置为10，正样本权重为1，参与训练过程
A.项目近期详细计划安排的讨论
B.提前沟通安排产品的发货
C.客户定期的关系维护
D.系统学习项目管理的方法
E.内部工作的定期复盘，经验横向推广
F.当遇到项目问题，花些时间进行数据的收集和根本原因的分析
A.目前以数据驱动为核心的机器学习方法可从任意大数据(无论数据是具备标签还是不具备标签)中来学习数据模式，完成给定任务
B.强化学习的基本特征是智能体与环境不断进行交互，在交互过程不断学习来完成特定任务
C.目前以数据驱动为核心的机器学习方法需要从具有标签的大数据中来学习数据模式，完成给定任务
D.以逻辑规则为核心的逻辑推理方法解释性强
