第五章单元测试
- 在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？( )
- 深度学习与机器学习算法的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，即在进行深度学习过程中要先完成特征提取的工作。（ ）
- 自动编码器的主要任务是什么？（ ）
- 编码器的常见应用包含以下哪几种（ ）
下列哪一项在神经网络中引入了非线性？（ ）
- 训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。（ ）
- 欠拟合（Underfitting）是指模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据背后的规律。（ ）
- 对于一个图像识别问题，下列哪种神经网络可以更好解决这个问题。（ ）
A:学习速率
B:映射的输出函数
C:输入数据
D:神经网络的类型(如MLP,CNN)
E:计算能力(硬件和软件能力决定)
答案:学习速率
###映射的输出函数
###输入数据
###神经网络的类型(如MLP,CNN)
###计算能力(硬件和软件能力决定)
A:对 B:错
A:异常检测
B:生成模型
C:降维
D:无监督预训练
E:特征提取
A:数据降维
B:异常监测
C:图像修复
D:信息检索
A:其它都不正确
B:ReLU单元
C:卷积函数
D:随机梯度下降
A:错 B:对
A:对 B:错
A:循环神经网络
B:卷积神经网络
C:感知机
D:多层感知机
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