3. 提高泛化能力:迁移学习可以帮助模型更好地泛化到新任务。这是因为在源领域和目标领域之间,模型可以找到一些共享的特性或模式,从而使得模型在新任务上的表现更好。4. 增强模型的鲁棒性:由于迁移学习通常使用大量的预训练数据和复杂的预训练模型,这使得模型在面对新的、与训练数据分布不同的数据时,能够更加鲁棒。5...
下面哪项不是迁移学习的优点()A.训练时间少B.适应多任务目标的学习C.可以用来缓解缺乏巨量标注数据的问题D.总是能够得到性能更高,准确率更好的模型的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转
基于样本的迁移学习方法优点:是方法简单,实现容易。 缺点:在于权重的选择与相似度的度量依赖经验,且源域与目标域的数据分布往往不同。()A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将
布鲁纳提出的发现学习不具有的优点是 A. 激发内部学习动机 B. 培养创造性思维 C. 促进学习迁移 D. 节省教学时间
深度学习的优点有()A.能减少人为涉及特征造成的不完备性B.具有较好的迁移学习性质C.模型训练所需的人力物力较小D.不需要大数据支撑
深度学习的优点有() A、能减少人为涉及特征造成的不完备性 B、具有较好的迁移学习性质 C、模型训练所需的人力物力较小 D、不需要大数据支撑
💡优点: 1⃣并行计算:Transformer模型支持高效的并行计算,适用于大规模数据和分布式训练 2⃣迁移学习:模型可以轻松用于不同的任务,通过微调预训练模型 3⃣自注意力:自注意力机制使其能够捕捉长距离依赖关系,适用于各种序列数据 ⚠️缺点: 1⃣大规模数据和计算资源需求:需要大量训练数据和高性能硬件 ...
状态迁移图的优点状态之间的关系能够直观地捕捉到由于状态迁移图的单纯性,能够机械地分析许多情况,可很容易地建立分析工具
百度试题 题目布鲁纳提出的发现学习不具有的优点是( )。 A. 激发内部学习动机 B. 培养创造性思维 C. 促进迁移学习 D. 节省教学时间 相关知识点: 试题来源: 解析 D 正确答案:D解析:发现学习费时且不能保证学习进度。 知识模块:教育心理学反馈 收藏 ...