假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的,对吗()。
A.对的
B.不知道
C.看情况
D.不对
A.对的
B.不知道
C.看情况
D.不对
A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练
B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层
C.使用新的数据集重新训练模型
D.所有答案均不对
只用一个解释变量,求组间估计量的方程为其中上横线表示不同时期的平均。由于我们已经在这个方程中包含了一个截距, 所以我们可以假定E(ai)=0。假设对所有时期都成立(因为在横截面中随机抽样,所以对所有的;也都成立)。
(iii)如果不同时期的解释变量不是很相关,对于时期数越多,组间估计量之间的不一致性越小的观点,第(ii)部分有何结论?
(iii)由(ii)可知,xit是两两不相关的,大小是不一致的,且随着T线性增长。符号依赖于xit与ai的协方差。
A.LinearKernel
B.Quadratickernel
C.Higher-orderpolynomialkernel
D.RBFkernel
A.检查流程是否存在问题导致出错,然后再次验证
B.直接重复前面流程进行再次验证
C.以此次数据得出结论为准
D.以假设为准
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
A.两个尺寸一样大的物体在视网膜上的成像大小不等,我们会认为它们离我们距离不同
B.两条平行铁轨在远处会交汇在一起
C.我们假设距离我们近的物体会遮挡后面的物体
D.看到圆锥,我们会在大脑中形成圆锥的立体视觉图像
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
A.对训练集随机采样,在随机采样的数据上建立模型
B.尝试使用在线机器学习算法
C.使用PCA算法减少特征维度
A.准确度并不适合衡量不平衡类别问题
B.准确度适合衡量不平衡类别问题
C.精确度和召回率适合于衡量不平衡类别问题
D.精确度和召回率不适合衡量不平衡类别问题