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第1题
下列哪项关于模型能力(modelcapacity)的描述是正确的?()(指神经网络模型能拟合复杂函数的能力)
A.隐藏层层数增加，模型能力增加
B.学习率增加，模型能力增加
C.都不正确
D.Dropout的比例增加，模型能力增加
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第2题
对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的（)。
A.卷积滤波矩阵中的参数
B.全连接层的链接权重
C.激活函数中的参数
D.模型的隐藏层数目
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第3题
神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸？（)
A.模型梯度快速变大
B.模型权重变为NaN值
C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0
D.损失函数持续减小
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第4题
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小
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第5题
在训练神经网络时，损失函数（loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？（)
A.学习率(learningrate)太低
B.正则参数太高
C.陷入局部最小值
D.以上都有可能
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第6题
在卷积神经网络模型中，softmax函数常常跟在什么层后面？（)
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第7题
神经网络学习率数值较小时描述正确的是（)
A.收敛速度较快
B.收敛速度较慢
C.精度较高
D.精度较低
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第8题
在类神经网络中计算误差值的目的是（)。
A.调整隐藏层个数
B.调整输入值
C.调整权重(Weight)
D.调整真实值
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第9题
图像生成和恢复利用的深度学习模型是：（）。
A.生成对抗网络（GAN）
B.卷积神经网络（CNN)
C.循环神经网络（RNN）
D.支持向量机（SVM）
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第10题
到近几年，一度的神经网络算法开始复兴。这个算法在一定程度上了生物神经分层的构架，不仅能够不断调整优化各项行动的逻辑权重，还能够进行结果的，把结果重新作为输入进行训练。依次填入划横线部分最恰当的一项是：
A.沉默模仿回馈
B.沉沦仿真回应
C.沉寂模拟反馈
D.沉凝仿照反应
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第11题
到近几年，一度___的神经网络算法开始复兴，这个算法在一定程度上___了生物神经分层的架构，不仅能够不断调整优化各项行动的逻辑权重，还能够进行结果的___，把结果重新作为输入进行训练。
A.沉默 模仿 回馈
B.沉沦 仿真 回应
C.沉寂 模拟 反馈
D.沉凝 仿照 反应
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