走進深度課堂測試題及答案1.損失函數的定義是什么？A.預測值與真實值之間的差距B.真實值與預測值之間的比例C.模型參數的平方和D.以上都不是答案：A2.Sigmoid函數的導數S'(x)在極限情況下等于多少？A.1B.0C.-1D.無法確定答案：B3.根據復合函數求二階導數，若已知某函數的一階導數為2x，則二階導數為？A.2B.4C.1/2D.無法確定答案：A4.在神經網絡中，首先被計算的是哪個函數的梯度？A.損失函數B.激活函數C.二者同時D.以上都不是答案：B5.VGG16網絡中包含多少個需要參與訓練的層數（權重層）？A.13B.19C.16D.33答案：C6.使用Keras搭建VGG16網絡時，以下哪個選項描述是正確的？A.需要手動設置每一層的參數B.Keras無法自動處理VGG16的搭建C.Keras提供了預訓練的VGG16模型可以直接使用D.以上都不是答案：C（假設題目考察的是Keras對VGG16的支持情況）7.Dropout技術主要用于解決什么問題？A.過擬合B.欠擬合C.梯度消失D.梯度爆炸答案：A8.以下哪個圖描述了梯度消失的概念？A.一個線性圖B.一個指數增長圖C.一個對數增長圖D.一個逐層衰減的圖答案：D9.深度信念網絡（DBN）通過哪種方式解決了深層次神經網絡的優化問題？A.逐層訓練B.隨機初始化C.梯度下降D.反向傳播答案：A10.超參數是在哪個階段設置值的參數？A.訓練過程中B.訓練開始前C.測試過程中D.部署后答案：B11.以下哪些屬于優化器超參數？A.學習率B.網絡層數C.隱藏層單元數D.minn_batch大小答案：A、D12.梯度下降法中，目標函數在某點沿著哪個方向下降最快？A.梯度的方向B.梯度的相反方向C.任意方向D.無法確定答案：B13.最大池化層和平均池化層是哪種網絡結構中常用的層？A.全連接網絡B.卷積神經網絡C.循環神經網絡D.生成對抗網絡答案：B14.Dropout的做法是在訓練過程中如何操作神經元的？A.隨機忽略或屏蔽一些神經元B.全部激活神經元C.固定忽略某些神經元D.隨機增加神經元答案：A15.給定任意方矩陣A，A+A^T（A的轉置）總是對稱的嗎？為什么？A.是，因為(A+A^T)^T=A+A^TB.不是，因為A和A^T不一定相等C.無法確定D.以上都不是答案：A16.在一個形狀為（2,3,4）的張量X中，len(X)的輸出結果是什么？A.2B.3C.4D.報錯答案：A（假設題目考察的是len函數對張量第一維長度的返回）17.對于任意形狀的張量X，len(X)是否總是對應于X特定軸的長度？如果是，這個軸是什么？A.是，第0軸B.是，最后一軸C.不是D.無法確定答案：A18.在執行A/A.sum(axis=1)時，如果A是一個3x4的矩陣，會發生什么？A.正常執行，返回一個3x4的矩陣B.正常執行，返回一個3x1的向量C.報錯，因為維度不匹配D.無法確定答案：C19.為什么計算二階導數比一階導數的開銷要更大？A.二階導數需要更多的內存B.二階導數需要更多的計算步驟C.二階導數是在一階導數的基礎上再求導D.以上都不是答案：C20.給定兩個概率為P(A)和P(B)的事件，P(A∪B)的上限是多少？A.P(A)+P(B)-P(A∩B)B.P(A)+P(B)C.max{P(A),P(B)}D.無法確定答案：B21.在深度學習中，以下哪個不是激活函數的常見類型？A.SigmoidB.ReLUC.TanhD.Linear答案：D22.卷積神經網絡（CNN）中，卷積層的主要作用是什么？A.提取特征B.減少參數數量C.防止過擬合D.增加模型復雜度答案：A23.以下哪個不是循環神經網絡（RNN）的特點？A.能夠處理序列數據B.具有記憶能力C.輸出僅依賴于當前輸入D.可以用于生成文本答案：C24.生成對抗網絡（GAN）由哪兩部分組成？A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.輸入層和輸出層D.以上都不是答案：A25.在訓練深度學習模型時，過擬合可以通過哪種方法緩解？A.增加數據集大小B.減少模型復雜度C.使用DropoutD.以上都是答案：D26.以下哪個不是評估模型性能的常見指標？A.準確率B.召回率C.F1分數D.損失函數值（直接作為評估指標）答案：D（損失函數值通常用于訓練過程，而不是直接作為評估指標）27.在使用反向傳播算法訓練神經網絡時，以下哪個描述是正確的？A.權重更新僅依賴于當前層的梯度B.權重更新依賴于整個網絡的梯度C.權重更新與損失函數無關D.以上都不是答案：B28.以下哪個不是優化算法的類型？A.隨機梯度下降（SGD）B.動量優化（Momentum）C.牛頓法D.Adam優化器答案：C（牛頓法通常不用于深度學習的優化，因為它計算量大且需要二階導數信息）29.在處理圖像數據時，數據增強主要用于解決什么問題？A.數據不足B.數據冗余C.數據