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一个深度学习算法在某一个数据集训练调优后,在其他相关数据集上也会表现不错,不需要继续训练和调优。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-06-12 17:57:53
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(
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错误
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1.
一个深度学习算法在某一个数据集训练调优后,在其他相关数据集上也会表现不错,不需要继续训练和调优。
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在模型训练的时候为什么要将数据集拆分成训练集和测试集?( )
3.
在进行自然语言处理的过程的机器学习中,通常将数据集划分为( )数据集和( )数据集。训练数据集用于训练数据,生成机器学习模型。测试数据用于验证生成的机器学习模型。
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在神经网络开始训练之前,需要将数据集划分为训练集和测试集两类。( )
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在模型训练中,哪个步骤通常是在训练数据集上进行的 ( )。
6.
预测分析中将原始数据分为训练数据集和测试数据集等,其中训练数据集的作用在于()
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深度神经网络不能使用测试集数据进行训练。
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监督学习和无监督学习的区别就在于训练数据集是否有标注,使用有标注的训练数据集就是监督学习。
9.
Energy Efficiency数据集( ENB2012_data.xlsx,ENB2012.names)记录不同房屋的制热能源消耗和制冷能源消耗。包括768条记录,8个特征属性,两个预测值。
10.
一般将所有数据分为训练集、验证集和测试集。
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