深度學(xué)習(xí)方法測試題帶答案1.在下面哪種情況下，一階梯度下降不一定正確工作（可能會(huì)卡住）？A.損失函數(shù)為凸函數(shù)B.學(xué)習(xí)率設(shè)置過高C.存在鞍點(diǎn)D.損失函數(shù)可導(dǎo)答案：C2.假設(shè)你需要調(diào)整超參數(shù)來最小化代價(jià)函數(shù)（costfunction），會(huì)使用下列哪項(xiàng)技術(shù)？A.窮舉搜索B.隨機(jī)搜索C.Bayesian優(yōu)化D.都可以答案：D3.在感知機(jī)中（Perceptron）的任務(wù)順序是什么？A.1.初始化隨機(jī)權(quán)重，2.去到數(shù)據(jù)集的下一批（batch），3.如果預(yù)測值和輸出不一致，改變權(quán)重，4.對(duì)一個(gè)輸入樣本，計(jì)算輸出值B.4，3，2，1C.3，1，2，4D.1，4，3，2答案：D4.構(gòu)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將前一層的輸出和它自身作為輸入。下列哪一種架構(gòu)有反饋連接？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.限制玻爾茲曼機(jī)D.都不是答案：A5.如果增加多層感知機(jī)（MultilayerPerceptron）的隱藏層層數(shù)，分類誤差便會(huì)減小。這種陳述正確還是錯(cuò)誤？A.正確B.錯(cuò)誤答案：B6.下列哪項(xiàng)關(guān)于模型能力（modelcapacity）的描述是正確的？（指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能擬合復(fù)雜函數(shù)的能力）A.隱藏層層數(shù)增加，模型能力增加B.Dropout的比例增加，模型能力增加C.學(xué)習(xí)率增加，模型能力增加D.都不正確答案：A7.在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，損失函數(shù)（loss）在最初的幾個(gè)epochs時(shí)沒有下降，可能的原因是？A.學(xué)習(xí)率（learningrate）太低B.正則參數(shù)太高C.陷入局部最小值D.以上都有可能答案：D8.下列哪一項(xiàng)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中引入了非線性？A.隨機(jī)梯度下降B.修正線性單元（ReLU）C.卷積函數(shù)D.以上都不正確答案：B9.下面哪項(xiàng)操作能實(shí)現(xiàn)跟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中Dropout的類似效果？A.BoostingB.BaggingC.StackingD.Mapping答案：B10.訓(xùn)練CNN時(shí)，可以對(duì)輸入進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、縮放等預(yù)處理提高模型泛化能力。這么說是對(duì)，還是不對(duì)？A.對(duì)B.不對(duì)答案：A11.在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，全連接層的作用是？A.濾波B.One-hot處理C.用于特征提取D.用于分類答案：D12.深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是受人腦啟發(fā)的算法，從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。下列哪項(xiàng)不是深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用？A.自動(dòng)駕駛汽車B.醫(yī)療診斷C.簡單的線性回歸D.自然語言處理答案：C13.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中單個(gè)人工神經(jīng)元的數(shù)學(xué)方程為Y=f(w1x1+w2x2+...+wnxn+b)，其中f是激活函數(shù)。下列哪個(gè)不是常見的激活函數(shù)？A.SigmoidB.TanhC.LinearD.ReLU答案：C14.反向傳播是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從錯(cuò)誤中學(xué)習(xí)的過程。它首先通過網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)輸入以計(jì)算什么？A.損失函數(shù)B.梯度C.輸出D.權(quán)重更新答案：C15.當(dāng)一個(gè)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上訓(xùn)練得太好，而在新的、看不見的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳時(shí)，會(huì)出現(xiàn)什么問題？A.欠擬合B.過擬合C.局部最小值D.梯度消失答案：B16.下列哪種技術(shù)可用于防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過擬合？A.增大學(xué)習(xí)率B.減小隱藏層層數(shù)C.DropoutD.使用更簡單的模型答案：C17.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的層數(shù)和神經(jīng)元的數(shù)量被稱為什么？A.網(wǎng)絡(luò)的寬度B.網(wǎng)絡(luò)的深度C.網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)D.網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度答案：C18.遷移學(xué)習(xí)是使用預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為新任務(wù)的起點(diǎn)的過程。它涉及到什么？A.僅使用新任務(wù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練B.丟棄預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重C.使用預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重作為新網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)重D.以上都不正確答案：C19.評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型性能的常用指標(biāo)不包括？A.準(zhǔn)確性B.精密度C.召回率D.訓(xùn)練時(shí)間答案：D20.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于哪種類型的數(shù)據(jù)處理？A.時(shí)間序列數(shù)據(jù)B.圖像和視頻數(shù)據(jù)C.文本數(shù)據(jù)D.語音數(shù)據(jù)答案：B21.下列哪個(gè)不是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的特點(diǎn)？A.使用反饋循環(huán)處理序列數(shù)據(jù)B.保持對(duì)以前輸入的記憶C.適用于靜態(tài)數(shù)據(jù)D.能夠處理可變長度的序列答案：C22.Dropout是一種用于防止什么問題的正則化技術(shù)？A.欠擬合B.過擬合C.梯度消失D.梯度爆炸答案：B23.批歸一化（BatchNormalization）的主要目的是什么？A.加快訓(xùn)練速度B.提高模型準(zhǔn)確率C.穩(wěn)定訓(xùn)練過程D.以上都是答案：C24.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與淺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要區(qū)別是什么？A.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更多的隱藏層B.淺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更容易訓(xùn)練C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能處理非線性問題D.淺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更適用于復(fù)雜任務(wù)答案：A25.梯度下降是一種優(yōu)化算法，用于找到函數(shù)的最小值。隨機(jī)梯度下降（SGD）與梯度下降的主要區(qū)別是什么？A.SGD使用完整的數(shù)據(jù)集進(jìn)行梯度計(jì)算B.SGD使用隨機(jī)數(shù)據(jù)樣本來估計(jì)梯度C.SGD不需要計(jì)算梯度D.SGD總是能找到全局最小值答案：B26.在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，知道每一個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。實(shí)現(xiàn)這個(gè)最佳的辦法是什么？A.隨機(jī)賦值B.搜索所有權(quán)重和偏差的組合C.賦予一個(gè)初始值，通過迭代更新權(quán)重D.以上都不正確答案：C27.下列關(guān)于神經(jīng)元的陳述中哪一個(gè)是正確的？A.一個(gè)神經(jīng)元只有一個(gè)輸入和一個(gè)輸出B.一個(gè)神經(jīng)元有多個(gè)輸入和一個(gè)輸出C.一個(gè)神經(jīng)元有一個(gè)輸入和多個(gè)輸出D.一個(gè)神經(jīng)元有多個(gè)輸入和多個(gè)輸出答案：D（也可以是B，取決于神經(jīng)元的具體類型和設(shè)計(jì)，但D是更全面的描述）28.在使用梯度下降算法時(shí)，如果學(xué)習(xí)率設(shè)置得過高，可能會(huì)導(dǎo)致什么問題？A.收斂速度加快B.收斂到全局最小值C.在最小值附近震蕩或無法收斂D.沒有任何影響答案：C29.驗(yàn)證集的主要作用是什么？A.訓(xùn)練模型B.測試模型的最終性能C.調(diào)整模型的超參數(shù)D.以上都是答案：C30.假設(shè)你有一個(gè)神經(jīng)元