A. 생성 모델의 잠재 공간 차원을 증가시킵니다.

B. 높은 수준 특징의 차이에 대한 패널티를 부과하는 지각적 손실 함수를 사용합니다.

C. 업샘플링을 위해 스트라이드 합성곱을 사용한 합성곱 신경망(CNN)을 사용합니다.

D. 학습 중 배치 크기를 줄입니다.

E. 더 높은 해상도의 이미지로 구성된 더 큰 데이터 세트로 훈련합니다.

A. 다양한 모드에서 얻은 정보를 보완하여 정확도와 견고성이 향상되었습니다.

B. 단일 모달리티를 사용하는 것에 비해 계산 복잡성과 교육 시간이 감소했습니다.

C. 적대적 공격과 데이터 노이즈에 대한 취약성이 높아졌습니다.

D. 다른 모달리티의 정보를 활용하여 한 모달리티에서 누락되거나 불완전한 데이터를 처리할 수 있는 기능.

E. 단순화된 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링.

A. Riva(음성 인식 및 합성용) -> Triton Inference Server(사전 훈련된 챗봇 모델 제공용) -> ACE(아바타 렌더링 및 애니메이션용).

B. NeMo(사용자 정의 언어 모델 훈련용) -> Triton 추론 서버(훈련된 언어 모델 제공용) -> ACE(아바타 렌더링 및 애니메이션용).

C. Riva(음성 인식 및 합성) -> NeMo(자연어 이해 및 응답 생성) -> Triton Inference Server(모델 배포) ACE(아바타 렌더링 및 애니메이션).

D. Triton 추론 서버(모든 모델 제공) -> Riva(음성 인식 및 합성) ACE(아바타 렌더링 및 애니메이션)

E. CUDA(딥 러닝 워크로드 실행용)-> Riva(음성 인식 및 합성용) -> ACE(아바타 렌더링 및 애니메이션용).

A. 모델의 메모리 사용량과 계산 요구 사항을 줄이기 위한 모델 양자화.

B. 더 크고 정확한 모델에서 더 작고 빠른 모델로 지식을 전달하기 위한 지식 정제.

C. 처리량을 개선하기 위해 배치 크기를 늘립니다.

D. 모델에서 덜 중요한 연결을 제거하기 위한 가지치기.

E. 정확도를 높이기 위해 모델에 레이어를 더 추가합니다.

A. 교차 엔트로피 손실

B. 평균 제곱 오차(MSE) 손실

C. 삼중 손실

D. 이진 교차 엔트로피 손실

E. 음수 로그 우도(NLL) 손실