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相关试题
- 1.对于卷积神经网络而言，减少梯度消失不适合采用以下哪些方法？选项： A:增大学习率; B:减少网络深度（隐层个数）; C:skip connection; D:减少通道数
- 2.哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题？ 选项： A、减少网络深度 B、预训练+微调 C、使用ReLU激活函数 D、使用Sigmoid激活函数
- 3.哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题？选项： A:减少网络深度; B:预训练+微调; C:使用ReLU激活函数; D:使用Sigmoid激活函数
- 4.哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题？选项： A:减少网络深度; B:预训练+微调; C:使用ReLU激活函数; D:使用Sigmoid激活函数
- 5.下面有关神经网络梯度消失说法错误的是选项： A:网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。 B:网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。 C:网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。 D:当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的权重难以更新。
- 6.下面有关神经网络梯度消失说法错误的是（）选项： A:当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的权重难以更新。; B:网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。; C:网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。; D:网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。
- 7.哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?() 选项： A、使用Sigmoid激活函数 B、使用ReLU激活函数 C、增加网络深度 D、增加更多的训练样本
- 8.卷积层在卷积神经网络(CNN)中的作用是: 选项：A、增加网络的深度B、减少网络的参数数量C、提取特征D、执行分类任务
- 9.提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法包括以下哪些方面？选项： A:采用不同大小的卷积：在开始的卷积层采用大卷积核获得粗大的特征，然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征; B:同一隐层组合不同大小的卷积核函数; C:采用shortcut等方式，随着网络层次的加深，减少特征的损失; D:多增加池化操作
- 10.以下有关卷积神经网络的说法哪些是正确的？选项： A:单纯增加卷积神经网络的深度不一定能获得比较好的性能; B:增加卷积神经网络每层卷积核的多样性可以改善网络的性能; C:采用小卷积的级联可以起到大卷积的作用，但减少了网络的参数和过拟合，因此可能获得较高的分类性能; D:卷积神经网络的特征图中的特征很容易归纳解释
- 11.( )的层数也称为神经网络的深度,基于深度神经网络的学习就叫做深度学习。选项： A:输出层 B:连接层 C:隐藏层 D:卷积层
- 12.关于神经网络与深度学习的关系表述正确的是？ 选项： A:深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B:含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法 C:单层神经网络也是深度学习的一种 D:卷积神经网络属于深度学习的一种
- 13.A.深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法B.深度学习和人工神经网络均采用分层结构，系统包括输入层、隐层（多层）、输出层组成的多层网络C.深度学习采用BP算法调整参数，即采用迭代算法来训练整个网络D.人工神经网络采用逐层训练机制
- 14.关于神经网络与深度学习的关系表述正确的是？ 选项： A:深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B:含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法 C:单层神经网络也是深度学习的一种 D:卷积神经网络属于深度学习的一种 E:nan
- 15.关于神经网络与深度学习的关系表述不正确的是？ 选项： A: 深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B: 卷积神经网络属于深度学习的一种 C: 单层神经网络也是深度学习的一种 D: 含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法
- 16.关于神经网络与深度学习的关系表述不正确的是？（单选题） 选项： A:深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B:含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法 C:单层神经网络也是深度学习的一种 D:卷积神经网络属于深度学习的一种
- 17.在卷积神经网络中，用于减少空间维度的是？（） A. 卷积层 B. 全连接层 C. 池化层 D. 正则化层
- 18.深度学习模型有哪些？（ ）。 选项： A:深度神经网络 B:卷积神经网络 C:循环神经网络 D:生成-对抗神经网络
- 19.属于深度学习方法的有（ ）。选项： A:卷积神经网络(CNN) ; B:循环神经网络(RNN) ; C:三层BP神经网络 ; D:三层感知器
