Trong mạng nơ-ron, layer nào thường được sử dụng để giảm kích thước của đầu vào?

A. Mô hình phản ứng quá mức với dữ liệu huấn luyện

B. Mô hình không đủ phức tạp để hiểu dữ liệu

C. Mô hình không thể học từ dữ liệu

D. Mô hình không thể tổng quát hóa từ dữ liệu

A. numpy.nan_median()

B. numpy.median()

C. numpy.mediannan()

D. numpy.nanmedian()

A. Sử dụng kích thước batch lớn

B. Sử dụng learning rate nhỏ

C. Thêm dữ liệu huấn luyện

D. Tăng số lượng epoch

A. Accuracy

B. Precision

C. Recall

D. F1-score

A. Sigmoid

B. Tanh

C. ReLU

D. Leaky ReLU

A. L2 = numpy.remove_duplicate(L1)

B. L2 = L1.remove_duplicate()

C. L2 = list.remove_duplicate(L1)

D. L2 = list(set(L1))

A. Accuracy, Precision, Recall

B. Mean Squared Error, Root Mean Squared Error

C. Mean Absolute Error, R-squared

D. F1-score, ROC-AUC