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[单选题]
下列关于神经网络的说法：①增加神经网络层数，可能会增加测试数据集的分类错误率；②减少神经网络层数，总是能减小测试数据集的分类错误率；③增加神经网络层数，总是能减小训练数据集的分类错误率，正确的是（）。
A.①
B.①③
C.①②
D.②
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B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
A.隐藏层层数增加，模型能力增加
B.Dropout的比例增加，模型能力增加
C.学习率增加，模型能力增加
D.都不正确
A.增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B.增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C.减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D.减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
A.传统的BP网络一般都选用二级网络
B.BP网络是一种后馈网络
C.基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程
D.BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整
A.神经网络的工作原理与生物体内的神经元是完全一样的
B.训练神经网络的实质是对复杂函数求参数最优解的过程
C.增加神经网络的层数和增加每层的神经元个数的效果是一样的
D.神经网络只能进行二分类，不能进行更多种类的分类了
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C.SOM寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D.输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
A.卷积神经网络只能处理图像信息
B.卷积神经网络是深度学习的代表算法之一
C.卷积神经网络可以用于遥感图像的分割
D.卷积神经网络不只包含卷积层
A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒
B.可以处理冗余特征
C.训练ANN是一个很耗时的过程
D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络
下列关于RNN、LSTM、GRU说法正确的是（）。
A.RNN引入了循环的概念
B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸
C.GRU是LSTM的变体
D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法，没有区别
