Вопрос: Для чего в основном используются «сверточные слои» в глубоком обучении?
Ответ: Извлечение признаков из изображений
Вопрос: Для чего используется «глубокий автокодировщик»?
Ответ: Уменьшение размерности данных
Вопрос: Для чего используется «нормализация пакетов» в глубоком обучении?
Ответ: Улучшение стабильности и производительности модели
Вопрос: Для чего используется «ранняя остановка» в глубоком обучении?
Ответ: Для предотвращения переобучения
Вопрос: Для чего используется «рекуррентная нейронная сеть» в глубоком обучении?
Ответ: Обработка последовательных данных
Вопрос: Для чего используется «функция активации» в глубоком обучении?
Ответ: Внесение нелинейности в модель
Вопрос: Для чего используется «функция потерь» в глубоком обучении?
Ответ: Измерение эффективности работы модели
Вопрос: Для чего используются «сети глубоких убеждений»?
Ответ: Обучение без учителя
Вопрос: Для чего обычно используется «перенос обучения» в глубоком обучении?
Вопрос: Для чего обычно используется «увеличение данных» в глубоком обучении?
Вопрос: Какова основная цель «глубокого обучения с подкреплением»?
Вопрос: Какое основное преимущество глубокого обучения перед традиционными алгоритмами?
Вопрос: Какой тип задачи представляет собой «генерация изображений» в глубоком обучении?
Вопрос: Какую роль играет «дропаут» в модели глубокого обучения?
Вопрос: Почему в глубоком обучении часто используются GPU?
Ответ: Для параллельной обработки
Вопрос: Что включает в себя «тонкая настройка» модели глубокого обучения?
Вопрос: Что делает «стохастический градиентный спуск» в глубоком обучении?
Вопрос: Что обычно включает в себя «тонкая настройка» в глубоком обучении?
Вопрос: Что означает «обучение от начала до конца» в глубоком обучении?
Ответ: Использование одной интегрированной модели для задачи
Вопрос: Что означает «тонкозернистая классификация» в глубоком обучении?
Вопрос: Что такое «встраивание слов» в глубоком обучении?
Ответ: Представление слов в виде векторов
Вопрос: Что такое «инженерия признаков» в глубоком обучении?
Вопрос: Что такое «кросс-валидация» в контексте обучения моделей глубокого обучения?
Вопрос: Что такое «нормализация признаков» в глубоком обучении?
Ответ: Масштабирование признаков к определенному диапазону
Вопрос: Что такое «обнаружение аномалий» в глубоком обучении?
Ответ: Идентификация необычных шаблонов в данных
Вопрос: Что такое «обрезка градиента» в глубоком обучении?
Ответ: Ограничение значения градиентов для предотвращения их взрыва
Вопрос: Что такое «переобучение модели» в глубоком обучении?
Ответ: Когда модель хорошо работает на тренировочных данных, но плохо на невиданных данных
Вопрос: Что такое «эпоха» в обучении глубокого обучения?
Ответ: Одна итерация по всему набору данных
Вопрос: Что такое проблема «исчезающего градиента» в глубоком обучении?
Ответ: Когда градиенты становятся слишком малыми во время обучения