假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型,训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成,而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题,问题数据集中仅包含一种车(福特野马)而目标变为定位车辆在照片中的位置()。
A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练
B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层
C.使用新的数据集重新训练模型
D.所有答案均不对
A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练
B.对神经网络中的最后几层进行微调,同时将最后一层(分类层)更改为回归层
C.使用新的数据集重新训练模型
D.所有答案均不对
假设内部审计职员拥有必要的经验和训练,那么最适合内部审计职员从事的工作是:
A.在应付账款管理者请病假时代替他的位置;
B.确定各种投资方式的盈利能力并选取最优的一个;
C.作为评估小组的成员,检查供应商会计软件的内部控制并根据风险因素的不利影响划分等级;
D.从会计部门调出后不久参加对该部门的审计。
利用401KSUBS.RAW中的数据。我们感兴趣的方程是一个线性概率模型
这里的目标是要检验参与一项401(k)计划与拥有一个个人退休金账户(IRA)是否有替换关系。因此,我们想估计β1。
(i)用OLS估计方程,并讨论p401k的估计影响。
(ii)为了估计这两种不同类型的退休储蓄计划在其他条件不变情况下的替换关系,使用普通最小二乘法可能存在什么问题?
(iii)变量e401k是一个二值变量,并在一个工人有资格参与一项401(k)计划时取值1。解释欲使e401k成为p401k的一个有效Ⅳ所需要的条件。这些假定看起来合理吗?
(iv)估计p401k的约简型方程,并验证e401k与p401k具有显著的偏相关。因为约简型也是一个线性概率模型,所以使用一个异方差-稳健的标准误。
(v)现在,用Ⅳ估计结构方程,并将β1的估计值与OLS估计值相比较。你同样应该到异方差-稳健的标准误。
(vi)利用一个异方差-稳健的检验,检验如下虚拟假设:p401k实际上是外生的。
第15天,发生了100名农民工围堵工地索要工资的恶性事件。劳动力管理员找到李某所在的公司,李某却去向不明。劳动力管理员要求李某所在的公司配合解决该事件,遭到拒绝,该公司认为:1、李某既不是公司的法定代理人也不是授权代理人,李某与装饰公司签署的合同不代表本公司。2、合同上没有加盖公司的公章,该公司不承认合同的合法性。3、两个公司没有经济上的往来,没有义务配合解决农民工围堵事件。
根据此案例,从用工制度和劳务分包管理两个方面分析工作上的失误,作为劳动力管理员应如何改正。