13章
1.神經網路由許多神經元（neuron）組成，每個神經元接受乙個輸入，處理它並給出乙個輸出。下列關於神經元的陳述中正確的是（ ）
上述都對
2.在乙個神經網路裡，知道每乙個神經元的權重和偏差是最重要的一步。如果以某種方法知道了神經元準確的權重和偏差，你就可以近似任何函式。實現這個最佳的辦法是()
賦予乙個初始值，通過檢查跟最佳值的差值，然後迭代更新權重
3.什麼情況下神經網路模型被稱為深度學習模型？()
加入更多層，使神經網路的深度增加
4.下列哪一種操作實現了和神經網路中dropout類似的效果？
bagging
5.下列哪哪一項在神經網路中引入了非線性？()
修正線性單元（relu）
6.下列哪項關於模型能力（model capacity）的描述是正確的？（指模型能近似複雜函式的能力）()
隱層層數增加，模型能力增加
7.下列哪一種架構有反饋連線？()
迴圈神經網路
8.假設你需要改變引數來最小化代價函式（cost function），可以使用下列哪項技術？
以上任意一種
9.在神經網路中，以下哪種技術用於解決過擬合？（ ）
dropout正則化
10.下列哪些神經網路結構會發生權重共享？
迴圈神經網路卷積神經網路
11.當在卷積神經網路中新增池化層(pooling layer)時，變換的不變性保持穩定，這樣的理解是否正確？
√12.增大卷積核的大小必然會提高卷積神經網路的效能
×13.卷積神經網路可以對乙個輸入完成不同種類的變換（旋轉或縮放）。
錯14.如果增加多層感知機的隱藏層層數，分類誤差便會減小
錯15.可以用神經網路對函式(y=1/x)建模
對16.在監督學習任務中，輸出層中的神經元的數量應該與類的數量（其中類的數量大於2）匹配
錯17.y = ax^2 + bx + c（二次多項式）這個方程可以用具有線性閾值的單個隱層的神經網路表示
錯
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