下列哪几个优化算法适合大规模训练集的场景()
A.minibatchsgd
B.Adam
C.LBFSG
D.FTRL
- · 有2位网友选择 AC,占比25%
- · 有2位网友选择 D,占比25%
- · 有2位网友选择 BD,占比25%
- · 有1位网友选择 AD,占比12.5%
- · 有1位网友选择 ABD,占比12.5%
A.minibatchsgd
B.Adam
C.LBFSG
D.FTRL
B、线性回归及批量梯度下降(BGD)
C、神经网络及批量梯度下降(BGD)
D、针对单条样本进行训练的在线学习
B、在更好更快的计算机上能够帮助一个团队减少迭代(训练)的时间
C、在数据量很多的数据集上训练上的时间要快于小数据集
D、使用更新的深度学习算法可以使我们能够更快地训练好模型(即使更换CPU/GPU硬件)
B.RS-485收发器有一定的共模电压范围,共模电压范围为-7到+12V
C.RS-485两线制的优点是采用全双工的工作方式,总线上的节点可以同时发送数据
D.RS-485信号在同种介质中按规定的速率传输时,其传输距离主要是受信号失真及噪声等因素所影响
E.RS-485有两线制和四线制两种接线方式
B.为了应对不同的应用场景,5G的设计非常灵活
C.4G的网络延迟大概是50ms,而5G网络延迟仅为1ms
D.单位面积的5G网络支持的设备将比4G多上千个
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