题海让大学四年没有难题
白天模式登陆

题目详情

单选题 在医学图像分类任务中,使用卷积神经网络(CNN)的主要优点是( )

A. 模型复杂度低

B. 不需要特征提取

C. 能够处理文本数据

D. 训练时间短

机器学习课程封面

学科：机器学习

时间：2025-03-29 13:51:14

相关题目

相关作业

题目1
单选题
如果模型的AUC为0.5,那么该模型的性能是( )
A. 随机的B. 无法衡量的C. 有效的D. 完美的
题目2
单选题
如果一个模型的召回率较高但精确率较低,那么这种模型在应用中会导致什么问题
A. 准确率高B. AUC较低C. 漏诊率高D. 误诊率高
题目3
单选题
机器学习模型训练的目的是什么?( )
A. 最大化数据量B. 最大化特征数量C. 最小化训练时间D. 最小化损失函数
题目4
单选题
关于混淆矩阵,以下哪项是正确的?( )
A. 混淆矩阵只能用于二分类任务B. 混淆矩阵不包括假阳性和假阴性C. 混淆矩阵用于回归模型D. 混淆矩阵帮助衡量模型分类的效果
题目5
单选题
以下哪种学习方法是监督学习的一种?-
A. 强化学习-B. 非监督学习-C. 迁移学习D. 半监督学习-
题目6
单选题
以下哪种机器学习技术能够自主发现数据中的隐藏模式?( )
A. 强化学习B. 半监督学习C. 监督学习D. 无监督学习
题目7
单选题
过拟合的模型表现为( )
A. 需要更少的数据进行训练B. 在训练集和测试集上表现一致C. 在测试集上表现优异,但在训练集上表现差D. 在训练集上表现优异,但在测试数据上表现差
题目8
单选题
以下哪一种方法用于防止深度学习模型过拟合?( )
A. 减少特征数量B. DropoutC. 使用决策树D. 增加数据集中的噪声
题目9
单选题
给定一个二分类任务的混淆矩阵如下,如何解释模型的性能?TP = 25, FP = 5, FN = 75, TN = 195
A. 模型的召回率较高,但精确率较低B. 模型的召回率较低,但精确率较高C. 模型的准确率和召回率都较高D. 模型的精确率和召回率都较高
题目10
单选题
在医学图像分类任务中,使用卷积神经网络(CNN)的主要优点是( )
A. 模型复杂度低B. 不需要特征提取C. 能够处理文本数据D. 训练时间短
Copyright © 2022 津ICP备2021001502号