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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

训练CNN时,GPU显存溢出,此时可以采取什么办法()。

A.减少minibatch大小

B.移除一些卷积层

C.减少图片输入大小

D.增加激活函数

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第1题
在许多应用场景,需要计算速度快和功耗低,例如:自动驾驶,因此需要专用的AI芯片,而不是CPU和GPU芯片,下列说法正确的是()。
A.CPU,GPU芯片都是通用型芯片,运行速度慢,功耗大,不适于AI应用

B.AI芯片只能运行特定的AI算法,包括:图像识别等领域的CNN卷积网络,语音识别、自然语言处理领域的RNN算法

C.开发AI应用通常包括模型训练和推理两个部分,两者都需要极高的算力和低微的功耗

D.AI芯片是指针对AI算法的专用芯片(Application Specific Integrated Circuit,ASIC),针对AI算法,设计指令集,具有速度快,功耗低的特点

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第2题
关于卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN,下面说法正确的有:()

A.CNN和RNN都属于神经网络,因此二者的训练方式完全一致,均采用BP算法。

B.CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。

C.在同一个网络中,CNN结构和RNN结构不能同时使用。

D.CNN适用于图像处理,而RNN适用于序列数据处理。

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第3题
训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。()
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第4题
AI芯片从业务应用上来分,可以分为?()

A.模型构建

B.训练

C.GPU

D.推理

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第5题
下面关于CNN的描述中,错误的说法是哪个()?

A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征,而权值共享大大降低了网络的训练难度

B.通道数量越多,获得的特征图(Featuremap)就越多

C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作,在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变

D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值,而后者可能会忽略来自图像边缘的值

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第6题
CNN相比于全连接的DNN有哪些优势()。

A.参数更少

B.泛化更好

C.训练更快

D.更容易搭建;

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第7题
如下关于阿里云机器学习PAI-EAS在线模型服务的描述中,描述错误的是?()

A.支持在线标注、自动模型训练、超参优化及模型评估

B.支持基于异构硬件(CPU和GPU)的模型加载和数据请求的实时响应

C.用户可以将模型快速部署为c.restfulapi,http,通过HTTP请求的方式调用该服务

D.提供的弹性扩缩和蓝绿部

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第8题
对于补采性能数据的描述正确的是?()
A.补充数据的时间段、网元、性能对象需要包含在已创建的测量任务中

B.某些网元可能不支持性能数据补采操作

C.由于某种原因(如网元与NetNumenU31服务器间的通信中断)导致NetNumenU31服务器上性能数据不完整时,如果网元上的性能数据还没有被清除,此时维护人员可以通过手工方式补采测量任务中丢失的性能数据

D.已进行数据完整性查询操作

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第9题
回想一下关于不同的机器学习思想的迭代图。下面哪(个/些)陈述是正确的()

A.能够让深度学习工程师快速地实现自己的想法

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)

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第10题
以下关于CloudVR的描述,错误的是哪一项?()

A.Cloud VR终端需要内置高性能GPU

B.Cloud VR可以降低终端成本

C.Cloud VR要求移动网络支持更低时延

D.Cloud VR要求移动网络支持更大带宽

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第11题
以下网络结构中可以应用于图像识别任务的是()。

A.LeNet-5

B.AlexNet

C.CNN

D.VGG-net

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