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提问人：网友肖文娟 发布时间：2022-01-07
[单选题]

反向传播算法是深度学习神经网络中重要的算法，关于其算法步骤正确的是（)。

A.先反向传播计算出误差，再正向传播计算梯度

B.只有反向传播计算梯度

C.只有反向传播计算输出结果

D.先正向传播计算出误差，再反向传播计算梯度

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1天前
匿名网友[112.***.***.4]选择了 D
1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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第3题
在深度学习网络中,反向传播算法用于寻求最优参数,在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的?()
A.对等法则

B.累加法则

C.链式法则

D.归一法则

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第4题
关于卷积神经网络说法错误的是：

A、是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型

B、卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程

C、图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理

D、模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路

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第5题
深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是()。
A.隐藏层数适当诚少,神经网络的分辨能力不变

B.隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱

C.隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强

D.隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强

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第6题
深度学习其实是人工神经网络的分支，其本质上就是一个深度神经网络。而神经网络又是来自于对生物神经元的模拟。
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第7题
下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是()。
A、是一种端到端学习的方法

B、是一种无监督学习的方法

C、实现了非线性映射

D、隐含层数目大小对学习性能影响不大

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第8题
卷积神经网络的一个特点是“参数共享”。下面关于“参数共享”的哪种说法是正确的？

A、如果参数较多，则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合

B、参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上

C、可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用，即可以把参数看成是卷积提取特征的方式，该方式与位置无关

D、参数越多，才能避免过拟合，减少参数容易导致过拟合

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第9题
学习的意思是为神经网络的所有层找到一组 值，使得该网络能够将每个示例输入X与其目标Y正确地一一对应。

A、数据

B、最优

C、权重

D、输入

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