深度学习题库详解:150道精选期末复习题目
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深度学习题库大全是一份针对期末考试复习的宝贵资料,包含了丰富的选择题、判断题和简答题,共计150道题目,旨在帮助学生巩固和理解深度学习的核心概念。以下是部分题目及其知识点解析:
1. **选择题:**
- 梯度下降算法的正确步骤:**B. edcba**
- 正确顺序是:首先用随机值初始化权重和偏差(d),然后将输入传入网络得到输出(c),计算预测值与真实值之间的误差(a),接着通过调整每个神经元的权重以减小误差(e),并重复迭代直到最佳权重(b)。
- 神经网络模型被称为深度学习模型的情况:**A. 加入更多层,使神经网络的深度增加**
- 深度学习是指有多层的神经网络结构,每层可以学习到更复杂的特征表示。
- 实现类似神经网络中Dropout效果的操作:**B. Bagging**
- Dropout是一种正则化技术,而Bagging(自助采样法)也是一种常用的集成学习方法,它们都能减少模型的过拟合。
2. **涉及非线性的操作:**
- 引入非线性的是:**B. 修正线性单元(ReLU)**
- ReLU是一种常用的激活函数,它引入了非线性,使得神经网络能够学习更复杂的函数关系。
3. **矩阵相乘效率:**
- 计算顺序效率最高的:**C. A(BC)**
- 当矩阵乘积的顺序遵循最小维度相乘的原则时,计算效率最高,即先做前两层的乘积再与第三层相乘。
4. **卷积神经网络操作后的特征图大小:**
- 输入图片经过一系列卷积和池化操作后,输出特征图大小:**无法确定**
- 需要知道具体的网络参数,如是否填充、步长等,才能计算最终的特征图大小。
5. **神经元描述:**
- 关于神经元的描述,**B. 每个神经元可以有多个输入和一个输出** 是正确的。
- 神经元通常接收多维输入,并输出单个值。
6. **学习速率过大后果:**
- 过大学习速率的影响:**D. 神经网络不会收敛**
- 学习率过大可能导致训练不稳定,模型难以收敛。
7. **处理过拟合的方法:**
- 在神经网络中,可以用来处理过拟合的方法:**D. 都可以**
- 包括Dropout、Batch Normalization和正则化都是有效的策略。
这份题库涵盖了深度学习的基础理论、优化算法、网络结构设计以及常见的正则化技术,适合用于期末考试前的系统复习和巩固。
2019-06-03 上传
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2023-08-25 上传
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