大数据解析与应用导论章节测试课后答案2024春

第八章测试

1.为了提高预测结果的精度，网络结构设置得越复杂越好，不必考虑训练网络时所花费的时间。（ ）
A:错 B:对
答案:A
2.下面哪个函数不是神经元的激活函数（ ）
A: B: C: D: 3.关于卷积神经网络CNN，以下说法错误的是：（ ）
A:CNN中的池化层用于降低特征图维数，以避免过拟合。 B:CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，常用于处理与图像有关的问题。 C:由于卷积核的大小一般是3*3或更大，因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。 D:CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。 4.相较于传统RNN，LSTM引入了独特的门控机制。以下哪些是LSTM中包含的门结构：（ ）
A:输出门 B:输入门 C:更新门 D:遗忘门 5.关于卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN，下面说法正确的有：（ ）
A:在同一个网络中，CNN结构和RNN结构不能同时使用。 B:CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。 C:CNN和RNN都属于神经网络，因此二者的训练方式完全一致，均采用BP算法。 D:CNN适用于图像处理，而RNN适用于序列数据处理。