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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

关于神经网络,下列说法正确的是()。

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

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第1题
下列关于BP网络说法正确的有()。

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

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第2题
激活函数对于神经网络模型学习、理解非常复杂的问题有着重要的作用,以下关于激活函数说法正确的是()

A.激活函数都是非线性函数

B.激活函数大多数是非线性函数,少数是线性函数

C.激活函数都是线性函数

D.激活函数部分是非线性函数,部分是线性函数

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第3题
以下关于神经网络的说法错误的是?()

A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题

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

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第4题
关于神经网络模型的说法,哪些是不正确的?()

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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第5题
下面关于深层网络模型的介绍中,哪个说法是正确的()?

A.在卷积神经网络中,采用平均池化可减小误差,适用于需要突出纹理等特征的场景中

B.ResNet通过增加恒等映射,增加参数从而减少模型优化的难度,实现性能提升

C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量,使模型可以处理任意尺寸的图像

D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布

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第6题
下列关于人工智能在不同领域的应用,描述不正确的是()

A.人工智能指的是真正能思考、有知觉、有自我意识的人类级别的智能机器

B.阿尔法围棋的核心系统属于基于神经网络的深度学习,过大量数据分析学习棋谱,再通过增强学习的方法自我博弈,寻找比基础棋谱更多的打击点来击败对手

C.人工智能、机器学习与深度学习是相对独立的,它们之间没有必然的联系

D.神经网络是目前人工智能领域的研究热点之一,是一种模拟动物神经网络行为特征,进行并行信息处理的算法模型

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第7题
有关神经网络训练过程的说法,正确的是()?

A.使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值

B.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响

C.对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素

D.分析问题确定后,神经网络合适的结构就可以确定

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第8题
对于神经网络来讲,以下哪个说法是正确的?()

A.优化凸目标函数

B.只能在随机梯度下降的情况下进行训练

C.可以混合使用不同的激活功能

D.以上均不是

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第9题
下面有关深度学习、目标检测和边缘计算的说法,正确的是哪些()?

A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型

B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算

C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算

D.边缘计算就是一种人工智能

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第10题
下列哪个选项是神经网络的代表?()

A.ID3

B.梯度提升树

C.xgboost算法

D.残差网络

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第11题
下列哪一项在神经网络中引入了非线性()

A.随机梯度下降

B.修正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上都不正确

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