深度学习题【含答案和解析】

怼烎@ 2022-11-06 10:59 146阅读 0赞

1. 在CNN网络中，一张图经过核为3x3，步长为2的卷积层，ReLU激活函数层，BN层，以及一个步长为2，核为2\*2的池化层后，再经过一个3\*3的的卷积层，步长为1，此时的感受野是

A  10

B  11

C  12

D  13

2. 相对于DNN模型，CNN模型做了哪些改变？

A  局部连接、参数共享

B  使用了relu激活函数

C  使用了Dropout

D  增加了batch normalization

3. 关于CNN，以下说法错误的是

A  CNN可用于解决图像的分类及回归问题

B  CNN最初是由Hinton教授提出的

C  CNN是一种判别模型

D  第一个经典CNN模型是LeNet

4. 在深度学习网络中， 以下哪种技术不是主要用来做网络正则化的（提升模型泛化能力）

A  dropout

B  参数共享

C  Early stopping

D  Pooling

5. 深度学习中，不经常使用的初始化参数W（权重矩阵）的方法是哪种

A  高斯分布初始化

B  常量初始化

C  Xavier初始化

D  MSRA初始化

6. 深度学习中，以下哪种方法不能解决过拟合的问题

A  提前停止训练

B  数据增强

C  参数正则化

D  减小学习率

7. 深度学习中的卷积神经网络属于机器学习中的那哪种模型

A  深度监督学习

B  深度无监督学习

C  深度半监督学习

D  深度强化学习

8. 深度学习中的不同最优化方式，如SGD，ADAM下列说法中正确的是

A  在实际场景下，应尽量使用ADAM，避免使用SGD

B  同样的初始学习率情况下，ADAM的收敛速度总是快于SGD方法

C  相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果

D  同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合

9. 深度学习中，以下哪些方法不可以降低模型过拟合？

A  增加更多的样本

B  Dropout

C  增大模型复杂度，提高在训练集上的效果

D  增加参数惩罚

10. 以下哪个是深度学习中神经网络的激活函数

A  CE

B  Dropout

C  ReLU

D  Sin(x)

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