下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？”指神经网络模型能拟合复杂函数的能力”（）
A:隐藏层层数增加，模型能力增加
B:Dropout的比例增加，模型能力增加
C:学习率增加，模型能力增加
D:都不正确
发布时间：2024-05-09 21:28:23
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- 1.下列哪项关于模型能力的描述是正确的（指模型能近似复杂函数的能力） 选项： A:A.隐层层数增加，模型能力增加 B:B.Dropout的比例增加，模型能力增加 C:C.学习率增加，模型能力增加 D:D.都不正确
- 2.下列哪项关于人工神经网络模型能力的描述是正确的？( ) 选项： A:隐藏层层数增加，模型能力增加 B:D.ropout的比例增加，模型能力增加 C:学习率增加，模型能力增加 D:都不正确
- 3.下列哪项关于模型能力的描述是正确的 选项： A、隐藏层层数增加，模型能力一定增加 B、Dropout的比例增加，模型能力增加 C、学习率增加，模型能力增加 D、都不正确
- 4.在卷积神经网络中，激活层的主要功能是（）。 选项： A、增加模型的非线性特性，从而提高模型的拟合能力 B、提高模型的训练速度 C、增强模型的泛化能力 D、以上都正确
- 5.深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响，以下关于其影响说法正确的是: 选项： A:隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越弱 B:隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越弱 C:隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越弱 D:隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少，神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越弱
- 6.如果在模型中增加解释变量，拟合优度就会变大，所以增加解释变量会提高模型的解释能力。（ ）A.错B.对
- 7.如果在模型中增加解释变量，拟合优度就会变大，所以增加解释变量会提高模型的解释能力。（ ） 选项： A、对 B、错
- 8.如果在模型中增加解释变量，拟合优度就会变大，所以增加解释变量会提高模型的解释能力。（ ） 选项： A:对 B:错
- 9.下列有关过拟合说法不正确的是A.一味提高对训练数据的预测能力会导致模型过拟合B.为了增加模型在训练数据的预测能力，选择复杂的模型C.在样本充足的情况下采用交叉验证D.根据样本量选择复杂度合适的模型
- 10.神经网络模型中，提高模型复杂度的方法（ ） 选项：A、增加输入层神经元的数量 B、增加隐含层的层数 C、增加隐含层神经元的数量 D、增加输出层神经元的数量
- 11.关于过拟合和欠拟合，说法正确的是 选项： A:对于欠拟合的模型，可以减少模型的复杂程度 B:对于欠拟合的模型，可以增加特征的数量 C:对于过拟合模型，可以增加模型复杂程度 D:对于过拟合模型，可以减少样本容量
- 12.在神经网络中，正则化的目的是什么？ A. 减少模型的训练时间 B. 增加模型的复杂度 C. 防止过拟合 D. 增加模型的参数数
- 13.深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有-定的影响,以下关于其影响说法正确的是:( ) 选项： A、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变 B、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强 C、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强 D、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
- 14.(单选题)深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有-定的影响,以下关于其影响说法正确的是:( ), 选项： A:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变, B:隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强, C:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强, D:隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
- 15.增加训练数据可以提高模型的泛化能力 选项： A、正确 B、错误
- 16.深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是:-----------（） 选项： A、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变,,, B、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强 C、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强 D、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
