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NEW QUESTION: 1
バイナリ分類を実行するリカレントニューラルネットワークを構築しています。
各トレーニングエポックのトレーニング損失、検証損失、トレーニング精度、および検証精度が提供されています。分類モデルがオーバーフィットしているかどうかを識別する必要があります。
次のうち正しいものはどれですか？
A. モデルのトレーニング時に検証損失が増加する一方で、トレーニング損失は減少します。
B. モデルをトレーニングするとき、トレーニング損失は一定のままで、検証損失は減少します。
C. モデルをトレーニングすると、検証損失は減少しますが、トレーニング損失は増加します。
D. トレーニング損失は一定のままであり、検証損失はモデルをトレーニングするときに一定の値でトレーニング損失値に近いままです。
Answer: A
Explanation:
Explanation
An overfit model is one where performance on the train set is good and continues to improve, whereas performance on the validation set improves to a point and then begins to degrade.
References:
https://machinelearningmastery.com/diagnose-overfitting-underfitting-lstm-models/
NEW QUESTION: 2
Cooper is trying to configure a search collection for a portal in a clustered environment. Where should he put the search collection when the Search server is a separate server.
A. The search collection cannot be located on a shared file system.
B. The search collection should be copied on each IBM WebSphere Portal node.
C. The search collection resides in the database in version 8.0.
D. The search collection should be setup on the search server.
Answer: D
NEW QUESTION: 3
調査はメールで顧客に送信されます。
電子メールに調査のケースIDが含まれるように、ソリューションをどのように構成しますか？
A. 担当者がケースバイケースで必要に応じて電子メールコンテンツをカスタマイズできるように、ビジネスルールを委任します。
B. メッセージダイアログを作成するときに、メール送信ステップのプロパティの挿入機能を使用してケースIDを追加します。
C. メール送信ステップを使用してプロセスを作成し、担当者がケースIDをメールにすばやく追加できるようにします。
D. 調査を送信する前のケースプロセス中にユーザーが入力する必要があるケースIDの必須フィールドを作成します。
Answer: B
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