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中国大学MOOC深度学习框架（新版）作业答案

深度学习框架（新版）

学校: 九八五题库

学校: 超星学习通

题目如下：

1. 1. 【填空题】Mnist数据集中的每张图片尺寸为____像素。

答案: 28x28

2. 2. 【填空题】为了避免神经网络的过拟合问题，可以使用____技术随机丢弃一部分神经元。

答案: Dropout

3. 3. 【填空题】在深层神经网络中，____是用来评估模型输出与真实标签之间差异的常见损失函数。

答案: 交叉熵损失函数

4. 4. 【单选题】在神经网络中，哪种编码方式通常用于表示分类标签?

A. Gray编码

B. One-Hot编码

C. BCD编码

D. Huffman编码

答案: One-Hot编码

5. 5. 【单选题】 （ ）最合适作为多分类任务中输出层的激活函数。

A. sigmoid函数

B. softmax函数

C. ReLU函数

D. logistic函数

答案: softmax函数

6. 6. 【单选题】Softmax函数的主要作用是?

A. 将输出转换为概率分布

B. 缩放数据

C. 增加网络深度

D. 优化损失函数

答案: 将输出转换为概率分布

7. 7. 【单选题】以下哪个模块用于实现TensorFlow中的神经网络相关操作?

A. tfnn

B. tflearn

C. tftools

D. tfimage

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

8. 8. 【单选题】在训练深层神经网络时，过拟合问题通常可以通过以下哪种方法解决?

A. 减少数据量

B. 使用恒定学习率

C. 增加偏置

D. 增加正则化

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

9. 9. 【判断题】在神经网络中，交叉熵损失函数只适用于二分类问题。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

10. 10. 【判断题】卷积神经网络中的池化操作可以增加模型的参数数量。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

11. 11. 【判断题】ReLU激活函数在负数区域的导数为零，这可能会导致“神经元死亡”问题。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

12. 12. 【判断题】Batch Normalization技术通过标准化每一层的输入，减少了梯度消失的问题。

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13. 13. 【判断题】在深层神经网络中，激活函数ReLU在正数区域的导数始终为1。

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14. 14. 【多选题】在深层神经网络的训练过程中，验证集的作用包括哪些?

A. 优化损失函数

B. 调整超参数

C. 监控模型是否过拟合

D. 提供模型测试结果

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15. 15. 【多选题】以下哪些是深层神经网络中常用的激活函数?

A. Tanh

B. Softmax

C. Sigmoid

D. ReLU

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

16. 16. 【多选题】以下哪些是Mnist数据集的特点?

A. 用于手写数字识别

B. 包含彩色图片

C. 数据集被分为训练集和测试集

D. 每张图片是28x28像素

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

17. 17. 【多选题】以下哪些情况可能会导致神经网络训练时出现梯度爆炸问题?

A. 权重初始化不当

B. 学习率过高

C. 网络层数过多

D. 使用激活函数ReLU

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

18. 18. Mnist数据集中的每张图片尺寸为____像素。

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19. 19. 为了避免神经网络的过拟合问题，可以使用____技术随机丢弃一部分神经元。

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20. 20. 在深层神经网络中，____是用来评估模型输出与真实标签之间差异的常见损失函数。

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21. 21. 在神经网络中，哪种编码方式通常用于表示分类标签?

A. Gray编码

B. One-Hot编码

C. BCD编码

D. Huffman编码

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

22. 22. （ ）最合适作为多分类任务中输出层的激活函数。

A. sigmoid函数

B. softmax函数

C. ReLU函数

D. logistic函数

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23. 23. Softmax函数的主要作用是?

A. 将输出转换为概率分布

B. 缩放数据

C. 增加网络深度

D. 优化损失函数

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24. 24. 以下哪个模块用于实现TensorFlow中的神经网络相关操作?

A. tfnn

B. tflearn

C. tftools

D. tfimage

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25. 25. 在训练深层神经网络时，过拟合问题通常可以通过以下哪种方法解决?

A. 减少数据量

B. 使用恒定学习率

C. 增加偏置

D. 增加正则化

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26. 26. 在神经网络中，交叉熵损失函数只适用于二分类问题。

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27. 27. 卷积神经网络中的池化操作可以增加模型的参数数量。

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28. 28. ReLU激活函数在负数区域的导数为零，这可能会导致“神经元死亡”问题。

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29. 29. Batch Normalization技术通过标准化每一层的输入，减少了梯度消失的问题。

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30. 30. 在深层神经网络中，激活函数ReLU在正数区域的导数始终为1。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

31. 31. 在深层神经网络的训练过程中，验证集的作用包括哪些?

A. 优化损失函数

B. 调整超参数

C. 监控模型是否过拟合

D. 提供模型测试结果

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32. 32. 以下哪些是深层神经网络中常用的激活函数?

A. Tanh

B. Softmax

C. Sigmoid

D. ReLU

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33. 33. 以下哪些是Mnist数据集的特点?

A. 用于手写数字识别

B. 包含彩色图片

C. 数据集被分为训练集和测试集

D. 每张图片是28x28像素

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34. 34. 以下哪些情况可能会导致神经网络训练时出现梯度爆炸问题?

A. 权重初始化不当

B. 学习率过高

C. 网络层数过多

D. 使用激活函数ReLU

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35. 35. 【填空题】在深层神经网络的训练过程中，通常使用____优化算法来最小化损失函数。

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36. 36. 【填空题】交叉熵损失函数用于衡量预测的概率分布和真实的____之间的差异。

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37. 37. 【填空题】在深层神经网络中，权重初始化不当可能导致____或____问题。

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38. 38. 【单选题】交叉熵损失函数的公式中，log表示什么操作?

A. 对数运算

B. 加法运算

C. 乘法运算

D. 指数运算

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39. 39. 【单选题】深层神经网络的输出经过Softmax层后，输出的是什么?

A. 概率分布

B. 线性结果

C. 二进制值

D. 标签值

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40. 40. 【单选题】在神经网络中，使用哪种方法可以减少计算复杂度?

A. 减少层数

B. 增加偏置

C. 使用高维数据

D. 增加权重

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41. 41. 【判断题】交叉熵损失函数的值越大，说明模型的预测准确性越高。

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42. 42. 【判断题】Dropout技术只在模型的训练阶段使用，而在测试阶段不使用。

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43. 43. 【判断题】在训练神经网络时，如果模型在训练集上的表现好于验证集，说明模型发生了过拟合。

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44. 44. 【判断题】反向传播算法通过计算梯度来更新神经网络中的参数。

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45. 45. 【多选题】以下关于反向传播算法的描述，哪些是正确的?

A. 它通过链式法则计算梯度

B. 它仅适用于线性模型

C. 它是神经网络训练的关键步骤

D. 它用于计算梯度

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46. 46. 【多选题】以下关于Softmax函数的描述，哪些是正确的?

A. 输出的值在0到1之间

B. 是一种归一化函数

C. 主要用于二分类问题

D. 输出的概率之和为1

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47. 47. 【多选题】在深层神经网络中，以下哪些操作可以提高训练速度?

A. 使用更小的学习率

B. 使用更高效的优化算法

C. 增加网络层数

D. 使用Batch Normalization

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48. 48. 【多选题】关于深层神经网络的训练，以下哪些描述是正确的?

A. 过拟合是常见问题

B. 验证集用于评估模型的泛化能力

C. Dropout有助于防止过拟合

D. 较小的模型通常比较大的模型更容易过拟合

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49. 49. 【多选题】关于深层神经网络中的Dropout层，以下哪些描述是正确的?

A. 它是一种正则化技术

B. 它用于增加模型的复杂性

C. 它在测试阶段不使用

D. 它通过随机丢弃神经元来防止过拟合

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50. 50. 【多选题】关于深层神经网络的参数更新，以下哪些描述是正确的?

A. 参数更新依赖于学习率

B. 参数更新仅发生在输入层

C. 参数更新的目标是最小化损失函数

D. 参数更新通常使用反向传播算法

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51. 51. 在深层神经网络的训练过程中，通常使用____优化算法来最小化损失函数。

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52. 52. 交叉熵损失函数用于衡量预测的概率分布和真实的____之间的差异。

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53. 53. 在深层神经网络中，权重初始化不当可能导致____或____问题。

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54. 54. 交叉熵损失函数的公式中，log表示什么操作?

A. 对数运算

B. 加法运算

C. 乘法运算

D. 指数运算

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55. 55. 深层神经网络的输出经过Softmax层后，输出的是什么?

A. 概率分布

B. 线性结果

C. 二进制值

D. 标签值

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56. 56. 在神经网络中，使用哪种方法可以减少计算复杂度?

A. 减少层数

B. 增加偏置

C. 使用高维数据

D. 增加权重

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57. 57. 交叉熵损失函数的值越大，说明模型的预测准确性越高。

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58. 58. Dropout技术只在模型的训练阶段使用，而在测试阶段不使用。

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59. 59. 在训练神经网络时，如果模型在训练集上的表现好于验证集，说明模型发生了过拟合。

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60. 60. 反向传播算法通过计算梯度来更新神经网络中的参数。

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61. 61. 以下关于反向传播算法的描述，哪些是正确的?

A. 它通过链式法则计算梯度

B. 它仅适用于线性模型

C. 它是神经网络训练的关键步骤

D. 它用于计算梯度

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

62. 62. 以下关于Softmax函数的描述，哪些是正确的?

A. 输出的值在0到1之间

B. 是一种归一化函数

C. 主要用于二分类问题

D. 输出的概率之和为1

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63. 63. 在深层神经网络中，以下哪些操作可以提高训练速度?

A. 使用更小的学习率

B. 使用更高效的优化算法

C. 增加网络层数

D. 使用Batch Normalization

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

64. 64. 关于深层神经网络的训练，以下哪些描述是正确的?

A. 过拟合是常见问题

B. 验证集用于评估模型的泛化能力

C. Dropout有助于防止过拟合

D. 较小的模型通常比较大的模型更容易过拟合

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

65. 65. 关于深层神经网络中的Dropout层，以下哪些描述是正确的?

A. 它是一种正则化技术

B. 它用于增加模型的复杂性

C. 它在测试阶段不使用

D. 它通过随机丢弃神经元来防止过拟合

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

66. 66. 关于深层神经网络的参数更新，以下哪些描述是正确的?

A. 参数更新依赖于学习率

B. 参数更新仅发生在输入层

C. 参数更新的目标是最小化损失函数

D. 参数更新通常使用反向传播算法

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

67. 1. 【填空题】神经网络的基本结构包括输入层、____和输出层。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

68. 2. 【填空题】____学习算法不需要数据标签来训练模型。

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69. 3. 【填空题】在反向传播中，____用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

70. 4. 【填空题】在神经网络训练过程中，____算法用于计算梯度并更新网络权重。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

71. 5. 【填空题】当激活函数是Sigmoid时，神经网络的输出范围为____。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

72. 6. 【填空题】为了防止神经网络过拟合，常用的技术包括增加数据量、使用____和早停等。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

73. 7. 【填空题】在反向传播中，____是神经网络通过误差调整权重和偏置的过程。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

74. 8. 【填空题】在深层神经网络中，常使用____激活函数来解决梯度消失问题。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

75. 9. 【单选题】在神经网络中，最小的功能单元是什么?

A. 突触

B. 权重

C. 神经元

D. 感知机

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

76. 10. 【单选题】以下哪种损失函数适用于二分类问题?

A. 交叉熵损失

B. 均方误差

C. Hinge损失

D. 指数损失

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

77. 11. 【单选题】神经网络的基本组成单元是?

A. 权重

B. 神经元

C. 感知机

D. 激活函数

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

78. 12. 【单选题】在机器学习中，以下哪个术语指的是模型在未见过的数据上的表现能力?

A. 欠拟合

B. 泛化能力

C. 训练误差

D. 过拟合

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

79. 13. 【单选题】在反向传播中，学习率的作用是什么?

A. 控制模型的收敛速度

B. 优化神经网络的结构

C. 决定神经元的输出值

D. 决定神经网络的层数

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

80. 14. 【单选题】以下哪个评估指标用于衡量分类模型的准确性?

A. 召回率(Recall)

B. F1分数

C. 精确率(Precision)

D. 准确率(Accuracy)

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

81. 15. 【多选题】在反向传播过程中，以下哪些项会被优化?

A. 偏置

B. 损失函数

C. 权重

D. 激活函数

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82. 16. 【判断题】激活函数在神经网络中总是必要的，因为线性模型无法解决非线性问题。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

83. 17. 【判断题】神经网络中的损失函数用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，损失值越小表示模型性能越好。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

84. 18. 神经网络的基本结构包括输入层、____和输出层。

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85. 19. ____学习算法不需要数据标签来训练模型。

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86. 20. 在反向传播中，____用于衡量模型预测值与真实值之间的差异。

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87. 21. 在神经网络训练过程中，____算法用于计算梯度并更新网络权重。

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88. 22. 当激活函数是Sigmoid时，神经网络的输出范围为____。

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89. 23. 为了防止神经网络过拟合，常用的技术包括增加数据量、使用____和早停等。

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90. 24. 在反向传播中，____是神经网络通过误差调整权重和偏置的过程。

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91. 25. 在深层神经网络中，常使用____激活函数来解决梯度消失问题。

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92. 26. 在神经网络中，最小的功能单元是什么?

A. 突触

B. 权重

C. 神经元

D. 感知机

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93. 27. 以下哪种损失函数适用于二分类问题?

A. 交叉熵损失

B. 均方误差

C. Hinge损失

D. 指数损失

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94. 28. 神经网络的基本组成单元是?

A. 权重

B. 神经元

C. 感知机

D. 激活函数

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95. 29. 在机器学习中，以下哪个术语指的是模型在未见过的数据上的表现能力?

A. 欠拟合

B. 泛化能力

C. 训练误差

D. 过拟合

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

96. 30. 在反向传播中，学习率的作用是什么?

A. 控制模型的收敛速度

B. 优化神经网络的结构

C. 决定神经元的输出值

D. 决定神经网络的层数

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97. 31. 以下哪个评估指标用于衡量分类模型的准确性?

A. 召回率(Recall)

B. F1分数

C. 精确率(Precision)

D. 准确率(Accuracy)

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98. 32. 在反向传播过程中，以下哪些项会被优化?

A. 偏置

B. 损失函数

C. 权重

D. 激活函数

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99. 33. 激活函数在神经网络中总是必要的，因为线性模型无法解决非线性问题。

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100. 34. 神经网络中的损失函数用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，损失值越小表示模型性能越好。

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101. 35. Encoder和Decoder部分可以是任意的____,____,____,____,模型可以采用____,____,____、____、____等等

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102. 36. 深度学习中的“反向传播”算法主要用于:

A. 生成训练数据

B. 更新模型权重

C. 增加模型复杂度

D. 计算模型准确率

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103. 37. 以下哪个算法通常用于解决分类问题?

A. 主成分分析(PCA)

B. K-近邻(K-NN)

C. 奇异值分解(SVD)

D. 线性回归

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104. 38. 在神经网络的正向传播中，下列哪些是输入数据经过的典型层次?

A. 隐藏层

B. 输出层

C. 输入层

D. 激活层

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105. 39. 以下哪些是常见的激活函数?

A. Sigmoid

B. Tanh

C. ReLU

D. Softmax

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106. 40. 关于模型参数(权重值)的描述,正确的说法是哪些?( )

A. 神经网络的模型存储于神经元之间的权重中,即以权重的形式保存模型

B. 模型参数量需要与特征数相匹配,但没有固定的对应规则

C. 每一次Epoch都会对之前的参数进行调整,迭代次数越多,参数一定越准

D. 在训练神经网络过程中,参数不断调整,其调整是基于损失函数的结果

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107. 41. 下列关于Sigmoid函数的描述，哪些是正确的?

A. 计算复杂，求导涉及除法

B. 适用于多分类问题

C. 容易导致梯度消失

D. 输出范围为[0, 1]

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108. 42. Sigmoid函数的输出范围是[0, 1]，常用于多分类问题。

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109. 43. 神经网络中的每个神经元都包含权重和偏置项。

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110. 44. Adam优化器是一种基于梯度下降的方法。

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111. 45. 神经网络中的全连接层意味着每个神经元与所有输入数据都有连接。

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112. 46. 在神经网络中，使用过多的隐藏层可能导致过拟合。

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113. 47. 【填空题】Encoder和Decoder部分可以是任意的____,____,____,____,模型可以采用____,____,____、____、____等等

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114. 48. 【单选题】深度学习中的“反向传播”算法主要用于:

A. 生成训练数据

B. 更新模型权重

C. 增加模型复杂度

D. 计算模型准确率

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

115. 49. 【单选题】以下哪个算法通常用于解决分类问题?

A. 主成分分析(PCA)

B. K-近邻(K-NN)

C. 奇异值分解(SVD)

D. 线性回归

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

116. 50. 【多选题】在神经网络的正向传播中，下列哪些是输入数据经过的典型层次?

A. 隐藏层

B. 输出层

C. 输入层

D. 激活层

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

117. 51. 【多选题】以下哪些是常见的激活函数?

A. Sigmoid

B. Tanh

C. ReLU

D. Softmax

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118. 52. 【多选题】关于模型参数(权重值)的描述,正确的说法是哪些?( )

A. 神经网络的模型存储于神经元之间的权重中,即以权重的形式保存模型

B. 模型参数量需要与特征数相匹配,但没有固定的对应规则

C. 每一次Epoch都会对之前的参数进行调整,迭代次数越多,参数一定越准

D. 在训练神经网络过程中,参数不断调整,其调整是基于损失函数的结果

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119. 53. 【多选题】下列关于Sigmoid函数的描述，哪些是正确的?

A. 计算复杂，求导涉及除法

B. 适用于多分类问题

C. 容易导致梯度消失

D. 输出范围为[0, 1]

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120. 54. 【判断题】Sigmoid函数的输出范围是[0, 1]，常用于多分类问题。

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121. 55. 【判断题】神经网络中的每个神经元都包含权重和偏置项。

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122. 56. 【判断题】Adam优化器是一种基于梯度下降的方法。

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123. 57. 【判断题】神经网络中的全连接层意味着每个神经元与所有输入数据都有连接。

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124. 58. 【判断题】在神经网络中，使用过多的隐藏层可能导致过拟合。

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125. 1. 【填空题】PlayGround中，隐藏层之间的____表示权重,____表示用神经元的原始输出,____表示用神经元的负输出。____的粗细和深浅表示权重的绝对值大小。____放在线上可以看到具体值,也可以修改值。

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126. 2. 【填空题】反向传播算法使用 ____技术来计算每一层的梯度。

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127. 3. 【填空题】神经网络的训练过程中，____技术可以通过随机丢弃部分神经元，防止模型过拟合。

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128. 4. 【填空题】VC维描述了一族函数的复杂程度,而且并不是____那么它的____就越好。如果一个模型在训练集上表现的很好,那么它的____一般较差,也就是说,如果一个简单的模型在训练集表现好,那么它的____往往比较好。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

129. 5. 【填空题】使用正则化可以避免 ____问题，提高模型的泛化能力。

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130. 6. 【填空题】在神经网络中，____层主要用于提取输入数据的局部特征。

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131. 7. 【单选题】在逻辑回归中，Sigmoid函数的输出范围是?

A. 0到1之间

B. 0到无穷大

C. 负无穷到正无穷

D. -1到1之间

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132. 8. 【单选题】使用下列代码建立神经网络模型,说法错误的是( )。 import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Flatten( input_shape=(12, ))) model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu")) model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax")) model.summary()

A. 该模型隐含层共有4个节点

B. 该模型含有2个隐含层

C. 该模型输入层和第一隐含层之间有52个可训练参数

D. 该模型的输入层共有12个节点

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133. 9. 【单选题】卷积神经网络的卷积层的主要作用是什么?

A. 提取局部特征

B. 提高计算速度

C. 增强非线性

D. 减少模型参数

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134. 10. 【单选题】在神经网络中，“梯度消失”问题通常出现在:

A. 使用过大学习率时

B. 数据量很大时

C. 使用不当激活函数时

D. 网络层数很浅时

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135. 11. 【判断题】LSTM网络通过遗忘门来防止梯度消失问题。

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136. 12. 【判断题】卷积神经网络中的卷积操作通过提取局部特征，减少了计算量。

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137. 13. 【判断题】反向传播算法的计算过程是从输出层开始的。

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138. 14. 【判断题】LSTM网络是一种用于处理时序数据的模型。

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139. 15. 【判断题】逻辑回归模型属于分类模型。

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140. 16. 【判断题】神经网络中的学习率太高可能导致模型无法收敛。

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141. 17. PlayGround中，隐藏层之间的____表示权重,____表示用神经元的原始输出,____表示用神经元的负输出。____的粗细和深浅表示权重的绝对值大小。____放在线上可以看到具体值,也可以修改值。

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142. 18. 反向传播算法使用 ____技术来计算每一层的梯度。

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143. 19. 神经网络的训练过程中，____技术可以通过随机丢弃部分神经元，防止模型过拟合。

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144. 20. VC维描述了一族函数的复杂程度,而且并不是____那么它的____就越好。如果一个模型在训练集上表现的很好,那么它的____一般较差,也就是说,如果一个简单的模型在训练集表现好,那么它的____往往比较好。

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145. 21. 使用正则化可以避免 ____问题，提高模型的泛化能力。

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146. 22. 在神经网络中，____层主要用于提取输入数据的局部特征。

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147. 23. 在逻辑回归中，Sigmoid函数的输出范围是?

A. 0到1之间

B. 0到无穷大

C. 负无穷到正无穷

D. -1到1之间

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148. 24. 使用下列代码建立神经网络模型,说法错误的是( )。 import tensorflow as tf model = tf.keras.Sequential() model.add(tf.keras.layers.Flatten( input_shape=(12, ))) model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu")) model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax")) model.summary()

A. 该模型隐含层共有4个节点

B. 该模型含有2个隐含层

C. 该模型输入层和第一隐含层之间有52个可训练参数

D. 该模型的输入层共有12个节点

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

149. 25. 卷积神经网络的卷积层的主要作用是什么?

A. 提取局部特征

B. 提高计算速度

C. 增强非线性

D. 减少模型参数

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

150. 26. 在神经网络中，“梯度消失”问题通常出现在:

A. 使用过大学习率时

B. 数据量很大时

C. 使用不当激活函数时

D. 网络层数很浅时

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151. 27. LSTM网络通过遗忘门来防止梯度消失问题。

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152. 28. 卷积神经网络中的卷积操作通过提取局部特征，减少了计算量。

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153. 29. 反向传播算法的计算过程是从输出层开始的。

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154. 30. LSTM网络是一种用于处理时序数据的模型。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

155. 31. 逻辑回归模型属于分类模型。

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156. 32. 神经网络中的学习率太高可能导致模型无法收敛。

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157. 1. 【多选题】下面关于梯度下降的说法，正确的是?

A. 学习率的设置会影响梯度下降的效果

B. 梯度下降法不适用于神经网络

C. 梯度下降是神经网络中常用的优化算法

D. 梯度下降会更新模型的参数

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158. 2. 【多选题】L1正则化相比于L2正则化的优点有哪些?

A. 引入稀疏性

B. 可以减少模型的复杂度

C. 更容易优化

D. 更适合高维稀疏数据

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159. 3. 【多选题】学习率过大可能导致哪些问题?

A. 收敛速度变慢

B. 参数更新速度过快

C. 训练不收敛

D. 跳过最优解

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160. 4. 【单选题】下列哪种方法能够减小神经网络模型的过拟合现象?

A. 增大网络的层数

B. 减少训练数据

C. 增加神经元数量

D. 增加权重衰减

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161. 5. 【单选题】以下哪个方法不属于神经网络的优化技术?

A. 滑动平均

B. 数据增强

C. 正则化

D. 梯度下降

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162. 6. 【单选题】在神经网络训练过程中，模型的过拟合现象通常通过什么方法进行抑制?

A. 减少迭代次数

B. 使用正则化

C. 增加学习率

D. 增大数据集

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163. 7. 【单选题】机器学习中的过拟合现象通常出现在:

A. 特征太多

B. 数据集太大

C. 模型复杂度太高

D. 数据集太小

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164. 8. 【判断题】正则化可以通过减少模型的复杂度来抑制过拟合现象。

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165. 9. 【判断题】在深度学习中，标准化通常将数据的均值调整为0，标准差调整为1。

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166. 10. 【判断题】在正则化模型中，损失函数由预测误差和正则化项两部分组成。

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167. 11. 【判断题】L1正则化更适合用于处理高维稀疏数据。

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168. 12. 【判断题】模型的过拟合现象通常通过正则化来解决。

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169. 13. 【判断题】L2正则化相比L1正则化更容易引入稀疏性。

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170. 14. 【判断题】学习率越小越好，因为它可以避免跳过最优解。

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171. 15. 【判断题】梯度裁剪(Gradient Clipping)是一种用于防止梯度消失的技术。

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172. 16. 【判断题】自定义损失函数可以根据特定任务的需求进行设计。

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173. 17. 【判断题】L2正则化会在损失函数中加入权重的平方和。

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174. 18. 下面关于梯度下降的说法，正确的是?

A. 学习率的设置会影响梯度下降的效果

B. 梯度下降法不适用于神经网络

C. 梯度下降是神经网络中常用的优化算法

D. 梯度下降会更新模型的参数

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175. 19. L1正则化相比于L2正则化的优点有哪些?

A. 引入稀疏性

B. 可以减少模型的复杂度

C. 更容易优化

D. 更适合高维稀疏数据

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

176. 20. 学习率过大可能导致哪些问题?

A. 收敛速度变慢

B. 参数更新速度过快

C. 训练不收敛

D. 跳过最优解

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

177. 21. 下列哪种方法能够减小神经网络模型的过拟合现象?

A. 增大网络的层数

B. 减少训练数据

C. 增加神经元数量

D. 增加权重衰减

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

178. 22. 以下哪个方法不属于神经网络的优化技术?

A. 滑动平均

B. 数据增强

C. 正则化

D. 梯度下降

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179. 23. 在神经网络训练过程中，模型的过拟合现象通常通过什么方法进行抑制?

A. 减少迭代次数

B. 使用正则化

C. 增加学习率

D. 增大数据集

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180. 24. 机器学习中的过拟合现象通常出现在:

A. 特征太多

B. 数据集太大

C. 模型复杂度太高

D. 数据集太小

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181. 25. 正则化可以通过减少模型的复杂度来抑制过拟合现象。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

182. 26. 在深度学习中，标准化通常将数据的均值调整为0，标准差调整为1。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

183. 27. 在正则化模型中，损失函数由预测误差和正则化项两部分组成。

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184. 28. L1正则化更适合用于处理高维稀疏数据。

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185. 29. 模型的过拟合现象通常通过正则化来解决。

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186. 30. L2正则化相比L1正则化更容易引入稀疏性。

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187. 31. 学习率越小越好，因为它可以避免跳过最优解。

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188. 32. 梯度裁剪(Gradient Clipping)是一种用于防止梯度消失的技术。

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189. 33. 自定义损失函数可以根据特定任务的需求进行设计。

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190. 34. L2正则化会在损失函数中加入权重的平方和。

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191. 35. 【多选题】以下哪些现象可能表明模型出现了过拟合?

A. 模型在测试集上的准确率低

B. 模型在训练集上的准确率高

C. 模型的复杂度较低

D. 模型在新数据上的表现较差

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

192. 36. 【多选题】下列哪些属于指数衰减学习率的特点?

A. 使学习率保持不变，避免跳过最优解

B. 可以避免学习率过大导致的训练不稳定

C. 学习率随着训练轮数增加而逐渐减小

D. 可以避免学习率过小导致的收敛缓慢

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

193. 37. 【多选题】自定义损失函数可以根据哪些情况进行设计?

A. 成本与利润之间的不平衡

B. 数据的分布情况

C. 模型的复杂度

D. 预测值与实际值的差距

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

194. 38. 【多选题】以下哪些属于交叉熵损失函数的特点?

A. 常用于分类问题

B. 用于衡量概率分布之间的差异

C. 两个概率分布越接近，交叉熵越小

D. 是衡量回归误差的常用方法

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195. 39. 【多选题】正则化的主要类型包括?

A. L2正则化

B. Tikhonov正则化

C. Huber正则化

D. L1正则化

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196. 40. 【单选题】下列哪种损失函数主要用于回归问题?

A. 自定义损失函数

B. 0-1损失函数

C. 均方误差

D. 交叉熵

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197. 41. 【单选题】在梯度下降中，如果学习率过小，会导致什么问题?

A. 无法收敛

B. 参数收敛缓慢

C. 参数更新过快

D. 模型过拟合

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198. 42. 【单选题】下列关于神经网络优化的说法正确的是?

A. 学习率过大会使得训练无法收敛

B. 损失函数可以省略

C. 通过减少数据集可以提高模型的泛化能力

D. 交叉熵只用于回归问题

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199. 43. 【单选题】L2正则化的主要作用是什么?

A. 提高模型的准确性

B. 减少训练时间

C. 增加损失函数的值

D. 控制模型的复杂度

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200. 44. 【单选题】L1正则化相比于L2正则化有什么特点?

A. 与L2正则化效果相同

B. 更加适用于高维稀疏数据

C. 不会引入额外的损失

D. 只会影响偏置项

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201. 45. 【判断题】均方误差是一种常用于分类问题的损失函数。

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202. 46. 【判断题】滑动平均通过跟踪参数的变化趋势，能够增强模型的泛化能力。

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203. 47. 【判断题】过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现较差。

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204. 48. 【判断题】在深度学习中，过拟合问题只会在训练集上表现出来。

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205. 49. 【填空题】滑动平均技术主要用于增强模型的____能力。

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206. 50. 【填空题】梯度下降通过不断调整模型的____来最小化损失函数。

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207. 51. 以下哪些现象可能表明模型出现了过拟合?

A. 模型在测试集上的准确率低

B. 模型在训练集上的准确率高

C. 模型的复杂度较低

D. 模型在新数据上的表现较差

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208. 52. 下列哪些属于指数衰减学习率的特点?

A. 使学习率保持不变，避免跳过最优解

B. 可以避免学习率过大导致的训练不稳定

C. 学习率随着训练轮数增加而逐渐减小

D. 可以避免学习率过小导致的收敛缓慢

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209. 53. 自定义损失函数可以根据哪些情况进行设计?

A. 成本与利润之间的不平衡

B. 数据的分布情况

C. 模型的复杂度

D. 预测值与实际值的差距

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210. 54. 以下哪些属于交叉熵损失函数的特点?

A. 常用于分类问题

B. 用于衡量概率分布之间的差异

C. 两个概率分布越接近，交叉熵越小

D. 是衡量回归误差的常用方法

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211. 55. 正则化的主要类型包括?

A. L2正则化

B. Tikhonov正则化

C. Huber正则化

D. L1正则化

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212. 56. 下列哪种损失函数主要用于回归问题?

A. 自定义损失函数

B. 0-1损失函数

C. 均方误差

D. 交叉熵

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213. 57. 在梯度下降中，如果学习率过小，会导致什么问题?

A. 无法收敛

B. 参数收敛缓慢

C. 参数更新过快

D. 模型过拟合

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214. 58. 下列关于神经网络优化的说法正确的是?

A. 学习率过大会使得训练无法收敛

B. 损失函数可以省略

C. 通过减少数据集可以提高模型的泛化能力

D. 交叉熵只用于回归问题

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215. 59. L2正则化的主要作用是什么?

A. 提高模型的准确性

B. 减少训练时间

C. 增加损失函数的值

D. 控制模型的复杂度

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216. 60. L1正则化相比于L2正则化有什么特点?

A. 与L2正则化效果相同

B. 更加适用于高维稀疏数据

C. 不会引入额外的损失

D. 只会影响偏置项

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217. 61. 均方误差是一种常用于分类问题的损失函数。

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218. 62. 滑动平均通过跟踪参数的变化趋势，能够增强模型的泛化能力。

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219. 63. 过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上表现较差。

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220. 64. 在深度学习中，过拟合问题只会在训练集上表现出来。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

221. 65. 滑动平均技术主要用于增强模型的____能力。

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222. 66. 梯度下降通过不断调整模型的____来最小化损失函数。

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223. 1. 【填空题】在卷积神经网络中，步长(stride)决定了卷积核移动的____。

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224. 2. 【填空题】卷积神经网络中，使用____方法可以增加训练数据，防止过拟合。

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225. 3. 【填空题】卷积神经网络的卷积核主要用于提取输入的____特征。

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226. 4. 【判断题】卷积神经网络中的Dropout层用于增加训练数据。

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227. 5. 【判断题】卷积神经网络可以自动学习图像的特征，无需手动设计特征提取器。

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228. 6. 【判断题】最大池化操作保留的是池化窗口中的最小值。

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229. 7. 【判断题】卷积核的大小通常是偶数，如2×2、4×4等。

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230. 8. 【判断题】ReLU激活函数可以解决梯度消失问题。

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231. 9. 【单选题】卷积神经网络的卷积核大小通常为:

A. 3×3

B. 1×1

C. 9×9

D. 7×7

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232. 10. 【单选题】在卷积神经网络中，零填充的主要目的是:

A. 保持输出大小与输入一致

B. 增加输入图片的大小

C. 减少参数数量

D. 增加卷积核大小

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233. 11. 【单选题】卷积神经网络中使用ReLU作为激活函数的主要原因是:

A. 可以输出负值

B. 可以增加计算复杂度

C. 适用于所有数据集

D. 可以避免梯度消失问题

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234. 12. 【单选题】在卷积神经网络中，哪个层主要用于减少特征图的尺寸?

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

D. 激活层

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235. 13. 【单选题】卷积神经网络中的零填充(padding)是为了:

A. 减少计算量

B. 增加网络深度

C. 保持输入输出大小一致

D. 改善网络的精度

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236. 14. 【多选题】以下哪些技术可以防止卷积神经网络中的过拟合?

A. 使用更多的训练数据

B. 采用Dropout

C. 降低学习率

D. 使用L2正则化

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237. 15. 【多选题】卷积神经网络的优点有哪些?

A. 避免过拟合

B. 更快的收敛速度

C. 局部连接

D. 参数共享

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238. 16. 【多选题】卷积神经网络中零填充的目的包括:

A. 保持输入输出大小一致

B. 提高边缘像素的影响

C. 增加输出的尺寸

D. 减少计算量

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239. 17. 【多选题】下列哪几个是卷积神经网络中的正则化方法?

A. 数据增强

B. L2正则化

C. Dropout

D. Batch Normalization

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240. 18. 在卷积神经网络中，步长(stride)决定了卷积核移动的____。

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241. 19. 卷积神经网络中，使用____方法可以增加训练数据，防止过拟合。

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242. 20. 卷积神经网络的卷积核主要用于提取输入的____特征。

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243. 21. 卷积神经网络中的Dropout层用于增加训练数据。

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244. 22. 卷积神经网络可以自动学习图像的特征，无需手动设计特征提取器。

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245. 23. 最大池化操作保留的是池化窗口中的最小值。

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246. 24. 卷积核的大小通常是偶数，如2×2、4×4等。

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247. 25. ReLU激活函数可以解决梯度消失问题。

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248. 26. 卷积神经网络的卷积核大小通常为:

A. 3×3

B. 1×1

C. 9×9

D. 7×7

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249. 27. 在卷积神经网络中，零填充的主要目的是:

A. 保持输出大小与输入一致

B. 增加输入图片的大小

C. 减少参数数量

D. 增加卷积核大小

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250. 28. 卷积神经网络中使用ReLU作为激活函数的主要原因是:

A. 可以输出负值

B. 可以增加计算复杂度

C. 适用于所有数据集

D. 可以避免梯度消失问题

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251. 29. 在卷积神经网络中，哪个层主要用于减少特征图的尺寸?

A. 卷积层

B. 池化层

C. 全连接层

D. 激活层

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252. 30. 卷积神经网络中的零填充(padding)是为了:

A. 减少计算量

B. 增加网络深度

C. 保持输入输出大小一致

D. 改善网络的精度

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253. 31. 以下哪些技术可以防止卷积神经网络中的过拟合?

A. 使用更多的训练数据

B. 采用Dropout

C. 降低学习率

D. 使用L2正则化

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254. 32. 卷积神经网络的优点有哪些?

A. 避免过拟合

B. 更快的收敛速度

C. 局部连接

D. 参数共享

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255. 33. 卷积神经网络中零填充的目的包括:

A. 保持输入输出大小一致

B. 提高边缘像素的影响

C. 增加输出的尺寸

D. 减少计算量

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256. 34. 下列哪几个是卷积神经网络中的正则化方法?

A. 数据增强

B. L2正则化

C. Dropout

D. Batch Normalization

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257. 35. 【填空题】在卷积神经网络中，使用____函数可以对特征图进行下采样。

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258. 36. 【填空题】卷积函数是构建神经网络的 ,是在一批图像上扫描的 。在TensorFlow中卷积函数输入的参数其输入参数主要有 , , , , , , 。

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259. 37. 【填空题】在卷积神经网络中，通常使用____激活函数来增加模型的非线性。

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260. 38. 【判断题】AlexNet的卷积核大小为11×11。

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261. 39. 【判断题】卷积层的输出特征图大小仅受卷积核大小影响。

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262. 40. 【单选题】卷积神经网络的全连接层主要用于:

A. 提取特征

B. 分类或回归

C. 增加网络深度

D. 减少计算量

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263. 41. 【单选题】在卷积神经网络的训练中，哪个优化算法最常用?

A. 牛顿法

B. 遗传算法

C. 随机梯度下降 (SGD)

D. 最小二乘法

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264. 42. 【单选题】下列哪个网络是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络?

A. ResNet

B. LeNet

C. VGGNet

D. AlexNet

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265. 43. 【单选题】卷积神经网络中，卷积操作的目的是:

A. 增加网络复杂度

B. 减少计算量

C. 提取局部特征

D. 压缩图像

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266. 44. 【单选题】卷积神经网络中的卷积核主要用于:

A. 提取局部特征

B. 扩展特征图

C. 增加网络深度

D. 对数据进行压缩

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267. 45. 【多选题】下列关于池化层的描述，正确的有哪几项?

A. 池化层减少了计算量和参数数量

B. 池化层可以增强网络的非线性表达能力

C. 池化层用于减少特征图尺寸

D. 池化层可以提取更重要的特征

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268. 46. 【多选题】下列哪些属于卷积神经网络中的参数?

A. 激活函数

B. 卷积核的大小

C. 偏置

D. 权重

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269. 47. 【多选题】在卷积神经网络的训练中，常用的优化方法有哪些?

A. Adam优化器

B. 随机梯度下降

C. 牛顿法

D. RMSProp

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270. 48. 在卷积神经网络中，使用____函数可以对特征图进行下采样。

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271. 49. 卷积函数是构建神经网络的 ,是在一批图像上扫描的 。在TensorFlow中卷积函数输入的参数其输入参数主要有 , , , , , , 。

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272. 50. 在卷积神经网络中，通常使用____激活函数来增加模型的非线性。

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273. 51. AlexNet的卷积核大小为11×11。

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274. 52. 卷积层的输出特征图大小仅受卷积核大小影响。

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275. 53. 卷积神经网络的全连接层主要用于:

A. 提取特征

B. 分类或回归

C. 增加网络深度

D. 减少计算量

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276. 54. 在卷积神经网络的训练中，哪个优化算法最常用?

A. 牛顿法

B. 遗传算法

C. 随机梯度下降 (SGD)

D. 最小二乘法

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277. 55. 下列哪个网络是第一个成功应用于手写数字识别的卷积神经网络?

A. ResNet

B. LeNet

C. VGGNet

D. AlexNet

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278. 56. 卷积神经网络中，卷积操作的目的是:

A. 增加网络复杂度

B. 减少计算量

C. 提取局部特征

D. 压缩图像

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279. 57. 卷积神经网络中的卷积核主要用于:

A. 提取局部特征

B. 扩展特征图

C. 增加网络深度

D. 对数据进行压缩

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280. 58. 下列关于池化层的描述，正确的有哪几项?

A. 池化层减少了计算量和参数数量

B. 池化层可以增强网络的非线性表达能力

C. 池化层用于减少特征图尺寸

D. 池化层可以提取更重要的特征

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281. 59. 下列哪些属于卷积神经网络中的参数?

A. 激活函数

B. 卷积核的大小

C. 偏置

D. 权重

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282. 60. 在卷积神经网络的训练中，常用的优化方法有哪些?

A. Adam优化器

B. 随机梯度下降

C. 牛顿法

D. RMSProp

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283. 61. 【填空题】LeNet是第一个成功用于____的卷积神经网络。

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284. 62. 【判断题】卷积神经网络中的卷积层和池化层主要用于特征提取。

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285. 63. 【判断题】Batch Normalization能够加速卷积神经网络的收敛速度。

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286. 64. 【判断题】零填充用于保持卷积前后的输入和输出大小一致。

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287. 65. 【判断题】池化操作可以增加卷积神经网络的非线性表达能力。

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288. 66. 【判断题】卷积神经网络的网络结构越复杂，性能越好。

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289. 67. 【判断题】在卷积神经网络中，较大的卷积核能够提取更加细致的特征。

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290. 68. 【判断题】卷积神经网络的所有层都可以通过端到端的训练自动优化。

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291. 69. 【单选题】下列哪项是卷积神经网络的优点?

A. 具有较少的参数和较强的泛化能力

B. 能够处理不同维度的数据

C. 不需要大量训练数据

D. 只能用于图像数据

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292. 70. 【多选题】以下哪些属于卷积神经网络的激活函数?

A. Softmax

B. Sigmoid

C. ReLU

D. Tanh

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293. 71. 【多选题】卷积神经网络中的池化层有哪几种常见类型?

A. 平均池化

B. 全局池化

C. 最大池化

D. 随机池化

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294. 72. 【多选题】以下哪些网络是卷积神经网络的典型架构?

A. LeNet

B. AlexNet

C. RNN

D. VGGNet

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295. 73. 【多选题】以下哪些属于数据增强的方法?

A. 增加噪声

B. 缩放图片

C. 翻转图片

D. 调整亮度

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296. 74. LeNet是第一个成功用于____的卷积神经网络。

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297. 75. 卷积神经网络中的卷积层和池化层主要用于特征提取。

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298. 76. Batch Normalization能够加速卷积神经网络的收敛速度。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

299. 77. 零填充用于保持卷积前后的输入和输出大小一致。

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300. 78. 池化操作可以增加卷积神经网络的非线性表达能力。

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301. 79. 卷积神经网络的网络结构越复杂，性能越好。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

302. 80. 在卷积神经网络中，较大的卷积核能够提取更加细致的特征。

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303. 81. 卷积神经网络的所有层都可以通过端到端的训练自动优化。

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

304. 82. 下列哪项是卷积神经网络的优点?

A. 具有较少的参数和较强的泛化能力

B. 能够处理不同维度的数据

C. 不需要大量训练数据

D. 只能用于图像数据

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

305. 83. 以下哪些属于卷积神经网络的激活函数?

A. Softmax

B. Sigmoid

C. ReLU

D. Tanh

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306. 84. 卷积神经网络中的池化层有哪几种常见类型?

A. 平均池化

B. 全局池化

C. 最大池化

D. 随机池化

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

307. 85. 以下哪些网络是卷积神经网络的典型架构?

A. LeNet

B. AlexNet

C. RNN

D. VGGNet

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

308. 86. 以下哪些属于数据增强的方法?

A. 增加噪声

B. 缩放图片

C. 翻转图片

D. 调整亮度

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309. 1. 【填空题】RNN在自然语言处理中常用于____生成、语音识别和机器翻译等任务。

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310. 2. 【填空题】在自然语言处理任务中，RNN的隐藏层通常用于存储____信息，以便进行上下文的建模。

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311. 3. 【填空题】LSTM网络中的____单元保留了网络在不同时间步的信息。

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312. 4. 【填空题】RNN中的反向传播通过____维度传播梯度，称为时间反向传播(BPTT)。

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313. 5. 【单选题】长短期记忆网络(LSTM)主要通过什么来控制信息的传递?

A. 全连接层

B. 激活函数

C. 门机制

D. 正则化项

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314. 6. 【单选题】哪种RNN的变体可以有效缓解梯度消失问题?

A. 支持向量机

B. 简单RNN

C. 卷积神经网络

D. LSTM

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315. 7. 【单选题】RNN在处理长序列数据时容易出现什么问题?

A. 参数更新过快

B. 梯度消失

C. 参数共享

D. 过拟合

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316. 8. 【单选题】RNN模型的训练一般采用以下哪种方法?

A. 批量归一化

B. 随机梯度下降

C. 时间反向传播

D. 反向传播

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317. 9. 【单选题】RNN的关键组成部分是?

A. 全连接层

B. 输入层和输出层

C. 隐藏状态和时间步

D. 激活函数

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318. 10. 【单选题】在RNN中，循环结构意味着什么?

A. 网络中的输出重复

B. 网络的权重被共享

C. 输入是循环的

D. 网络参数不更新

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319. 11. 【多选题】下列哪些方法可以缓解RNN中的梯度消失问题?

A. 梯度裁剪

B. 使用LSTM或GRU

C. 使用ReLU激活函数

D. 增大学习率

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320. 12. 【多选题】哪些技术可以用于防止RNN的过拟合?

A. 数据扩增

B. L2正则化

C. Dropout

D. 梯度裁剪

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321. 13. 【多选题】哪些RNN变体能够处理长时间依赖问题?

A. 双向RNN

B. 简单RNN

C. LSTM

D. GRU

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322. 14. 【多选题】GRU的门机制包括哪些部分?

A. 重置门

B. 输出门

C. 遗忘门

D. 更新门

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323. 15. 【多选题】LSTM网络中的门机制的作用是什么?

A. 缓解梯度消失

B. 改变网络的结构

C. 降低计算复杂度

D. 控制信息的流入和流出

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324. 16. 【判断题】在序列长度较短时，简单RNN的性能可以媲美LSTM和GRU。

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325. 17. 【判断题】RNN的隐藏层每个时间步都会生成一个输出。

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326. 18. 【判断题】LSTM网络能够处理长时间依赖问题，因此完全避免了梯度消失。

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327. 19. 【判断题】LSTM的记忆单元不会受到遗忘门的影响。

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328. 20. RNN在自然语言处理中常用于____生成、语音识别和机器翻译等任务。

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329. 21. 在自然语言处理任务中，RNN的隐藏层通常用于存储____信息，以便进行上下文的建模。

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330. 22. LSTM网络中的____单元保留了网络在不同时间步的信息。

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331. 23. RNN中的反向传播通过____维度传播梯度，称为时间反向传播(BPTT)。

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332. 24. 长短期记忆网络(LSTM)主要通过什么来控制信息的传递?

A. 全连接层

B. 激活函数

C. 门机制

D. 正则化项

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333. 25. 哪种RNN的变体可以有效缓解梯度消失问题?

A. 支持向量机

B. 简单RNN

C. 卷积神经网络

D. LSTM

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334. 26. RNN在处理长序列数据时容易出现什么问题?

A. 参数更新过快

B. 梯度消失

C. 参数共享

D. 过拟合

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335. 27. RNN模型的训练一般采用以下哪种方法?

A. 批量归一化

B. 随机梯度下降

C. 时间反向传播

D. 反向传播

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336. 28. RNN的关键组成部分是?

A. 全连接层

B. 输入层和输出层

C. 隐藏状态和时间步

D. 激活函数

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337. 29. 在RNN中，循环结构意味着什么?

A. 网络中的输出重复

B. 网络的权重被共享

C. 输入是循环的

D. 网络参数不更新

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338. 30. 下列哪些方法可以缓解RNN中的梯度消失问题?

A. 梯度裁剪

B. 使用LSTM或GRU

C. 使用ReLU激活函数

D. 增大学习率

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339. 31. 哪些技术可以用于防止RNN的过拟合?

A. 数据扩增

B. L2正则化

C. Dropout

D. 梯度裁剪

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340. 32. 哪些RNN变体能够处理长时间依赖问题?

A. 双向RNN

B. 简单RNN

C. LSTM

D. GRU

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341. 33. GRU的门机制包括哪些部分?

A. 重置门

B. 输出门

C. 遗忘门

D. 更新门

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342. 34. LSTM网络中的门机制的作用是什么?

A. 缓解梯度消失

B. 改变网络的结构

C. 降低计算复杂度

D. 控制信息的流入和流出

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343. 35. 在序列长度较短时，简单RNN的性能可以媲美LSTM和GRU。

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344. 36. RNN的隐藏层每个时间步都会生成一个输出。

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345. 37. LSTM网络能够处理长时间依赖问题，因此完全避免了梯度消失。

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346. 38. LSTM的记忆单元不会受到遗忘门的影响。

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347. 39. 【填空题】LSTM的遗忘门通过____函数来计算是否遗忘信息。

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348. 40. 【填空题】RNN模型在每个时间步共享相同的____，这使得它可以在序列上有效建模。

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349. 41. 【单选题】循环神经网络的主要应用场景是?

A. 自然语言处理

B. 数据增强

C. 图像分类

D. 推荐系统

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350. 42. 【单选题】循环神经网络中，隐藏层的输出会被传递到?

A. 下一时刻的隐藏层

B. 输入层

C. 输出层

D. 激活层

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351. 43. 【单选题】哪种神经网络最适合处理时间序列数据?

A. 前馈神经网络

B. 卷积神经网络

C. 循环神经网络

D. 生成对抗网络

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352. 44. 【多选题】时间反向传播算法与普通反向传播算法的区别是什么?

A. 只在最后一层计算梯度

B. 通过时间维度反向传播梯度

C. 更新网络的每个参数

D. 计算每个时间步的梯度

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353. 45. 【多选题】长短期记忆网络隐层神经元的三个门是( )。

A. 保留门

B. 输出门

C. 输入门

D. 遗忘门

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354. 46. 【多选题】在RNN中，隐藏状态会在下列哪些位置被使用?

A. 输出层计算

B. 传递到下一时间步

C. 权重更新

D. 输入层

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355. 47. 【判断题】在处理自然语言任务时，GRU通常比LSTM更优。

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356. 48. 【判断题】RNN中的隐藏状态在每个时间步都是独立的。

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357. 49. 【判断题】GRU和LSTM都属于解决RNN长时间依赖问题的变体。

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358. 50. 【判断题】基于LSTM股票走势预测问题可以转换为回归问题。

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359. 51. 【判断题】LSTM中的记忆单元是整个网络中保存长期信息的关键。

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360. 52. LSTM的遗忘门通过____函数来计算是否遗忘信息。

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361. 53. RNN模型在每个时间步共享相同的____，这使得它可以在序列上有效建模。

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362. 54. 循环神经网络的主要应用场景是?

A. 自然语言处理

B. 数据增强

C. 图像分类

D. 推荐系统

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363. 55. 循环神经网络中，隐藏层的输出会被传递到?

A. 下一时刻的隐藏层

B. 输入层

C. 输出层

D. 激活层

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364. 56. 哪种神经网络最适合处理时间序列数据?

A. 前馈神经网络

B. 卷积神经网络

C. 循环神经网络

D. 生成对抗网络

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365. 57. 时间反向传播算法与普通反向传播算法的区别是什么?

A. 只在最后一层计算梯度

B. 通过时间维度反向传播梯度

C. 更新网络的每个参数

D. 计算每个时间步的梯度

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366. 58. 长短期记忆网络隐层神经元的三个门是( )。

A. 保留门

B. 输出门

C. 输入门

D. 遗忘门

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367. 59. 在RNN中，隐藏状态会在下列哪些位置被使用?

A. 输出层计算

B. 传递到下一时间步

C. 权重更新

D. 输入层

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368. 60. 在处理自然语言任务时，GRU通常比LSTM更优。

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369. 61. RNN中的隐藏状态在每个时间步都是独立的。

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370. 62. GRU和LSTM都属于解决RNN长时间依赖问题的变体。

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371. 63. 基于LSTM股票走势预测问题可以转换为回归问题。

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372. 64. LSTM中的记忆单元是整个网络中保存长期信息的关键。

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373. 1. 【单选题】Python中的Numpy库主要用于:

A. Web开发

B. 数值计算

C. 数据可视化

D. 文本处理

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374. 2. 【单选题】自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的( C )不是它要实现的目标。

A. 机器翻译。

B. 欣赏音乐。

C. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。

D. 理解别人讲的话。

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375. 3. 【单选题】Python中的Matplotlib库主要用于:

A. 数值计算

B. 机器学习

C. 文本处理

D. 数据可视化

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376. 4. 【单选题】深度学习通常需要哪种硬件加速?

A. CPU

B. GPU

C. HDD

D. SSD

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377. 5. 【填空题】Python的Numpy库中，数组的维度可以通过____属性查看。

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378. 6. 【填空题】Pandas库中的DataFrame对象类似于电子表格中的____。

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379. 7. 【填空题】Matplotlib库中的____函数可以为图表添加标题。

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380. 8. 【填空题】人工智能可以分为狭义人工智能和____人工智能。

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381. 9. 【填空题】Anaconda自带的包管理器是____。

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382. 10. 【填空题】Anaconda是一个集成了____和R语言的开源发行版。

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383. 11. 【多选题】Pandas库中的DataFrame对象，具有哪些功能?

A. 表格数据的存储

B. 数据清洗和预处理

C. 图像处理

D. 统计分析

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384. 12. 【多选题】哪些库是Python中常用于科学计算和数据处理的库?

A. Numpy

B. Matplotlib

C. TensorFlow

D. Pandas

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385. 13. 【多选题】在Python中，Numpy库的主要用途包括哪些?

A. 数组运算

B. 数据可视化

C. 随机数生成

D. 数据分析

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386. 14. 【多选题】在使用Pandas进行数据处理时，以下哪些操作是常见的?

A. 合并多个数据表

B. 计算数据的平均值和方差

C. 创建神经网络模型

D. 读取CSV文件

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387. 15. 【多选题】以下关于人工智能(AI)的说法，哪些是正确的?

A. 人工智能可以分为狭义人工智能和广义人工智能

B. 所有的人工智能系统都能完全自主决策

C. 人工智能的核心是让计算机能够自动学习和推理

D. 人工智能是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科

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388. 16. 【多选题】下列哪些是机器学习的常见应用领域?

A. 数据压缩

B. 机器翻译

C. 语音识别

D. 图像识别

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389. 17. 【判断题】人工智能只能解决特定领域的问题，不能胜任人类所有工作。

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390. 18. Python中的Numpy库主要用于:

A. Web开发

B. 数值计算

C. 数据可视化

D. 文本处理

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391. 19. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的( C )不是它要实现的目标。

A. 机器翻译。

B. 欣赏音乐。

C. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。

D. 理解别人讲的话。

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392. 20. Python中的Matplotlib库主要用于:

A. 数值计算

B. 机器学习

C. 文本处理

D. 数据可视化

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393. 21. 深度学习通常需要哪种硬件加速?

A. CPU

B. GPU

C. HDD

D. SSD

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394. 22. Python的Numpy库中，数组的维度可以通过____属性查看。

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395. 23. Pandas库中的DataFrame对象类似于电子表格中的____。

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396. 24. Matplotlib库中的____函数可以为图表添加标题。

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397. 25. 人工智能可以分为狭义人工智能和____人工智能。

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398. 26. Anaconda自带的包管理器是____。

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399. 27. Anaconda是一个集成了____和R语言的开源发行版。

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400. 28. Pandas库中的DataFrame对象，具有哪些功能?

A. 表格数据的存储

B. 数据清洗和预处理

C. 图像处理

D. 统计分析

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401. 29. 哪些库是Python中常用于科学计算和数据处理的库?

A. Numpy

B. Matplotlib

C. TensorFlow

D. Pandas

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402. 30. 在Python中，Numpy库的主要用途包括哪些?

A. 数组运算

B. 数据可视化

C. 随机数生成

D. 数据分析

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403. 31. 在使用Pandas进行数据处理时，以下哪些操作是常见的?

A. 合并多个数据表

B. 计算数据的平均值和方差

C. 创建神经网络模型

D. 读取CSV文件

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

404. 32. 以下关于人工智能(AI)的说法，哪些是正确的?

A. 人工智能可以分为狭义人工智能和广义人工智能

B. 所有的人工智能系统都能完全自主决策

C. 人工智能的核心是让计算机能够自动学习和推理

D. 人工智能是一门研究如何让计算机模拟人类智能的学科

答案：请关注【九八五题库】微信公众号，发送题目获取正确答案。

405. 33. 下列哪些是机器学习的常见应用领域?

A. 数据压缩

B. 机器翻译

C. 语音识别

D. 图像识别

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406. 34. 人工智能只能解决特定领域的问题，不能胜任人类所有工作。

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407. 1. 【单选题】torch.unsqueeze()的主要功能是什么?

A. 在指定位置添加一个维度

B. 拼接两个Tensor

C. 转置Tensor

D. 去掉Tensor中为1的维度

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408. 2. 【单选题】torch.mean()用于以下哪种操作?

A. 计算均值

B. 计算最小值

C. 计算中值

D. 计算最大值

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409. 3. 【单选题】PyTorch中的损失函数(Loss Function)通常位于哪个模块下?

A. torch.autograd

B. torch.optim

C. torch.nn

D. torch.utils

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410. 4. 【单选题】在自动求导过程中，设置Tensor的哪个属性可以开启自动求导功能?

A. autograd_enabled

B. grad

C. backward()

D. requires_grad

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411. 5. 【填空题】在 PyTorch 中，____() 用于返回矩阵中的唯一值。

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412. 6. 【填空题】PyTorch中的 torch.max() 函数可以返回指定维度上的 ____。

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413. 7. 【填空题】PyTorch中的 torch.arange() 函数类似于 Python 中的 ____函数，生成一个指定范围内的数列。

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414. 8. 【填空题】使用 torch.cat() 拼接矩阵时，必须保证除指定轴外的其他轴的 ____一致。

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415. 9. 【填空题】在 PyTorch 中，使用 torch.max() 可以找到 Tensor 的 ____。

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416. 10. 【判断题】PyTorch 使用静态计算图来执行计算。

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417. 11. 【判断题】PyTorch的 torch.autograd 模块支持自动求导，但默认情况下Tensor的 requires_grad 为 False。

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418. 12. 【判断题】PyTorch中的 torch.mean() 用于计算Tensor中的均值。

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419. 13. 【判断题】PyTorch中的 torch.unsqueeze() 是用于增加张量的维度，而 torch.squeeze() 则用于去除维度。

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420. 14. 【判断题】在PyTorch中，torch.split() 用于将Tensor按块大小切分。

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421. 15. 【判断题】torch.squeeze() 会去掉 Tensor 中所有为 1 的维度。

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422. 16. 【多选题】关于PyTorch中的自动求导功能，以下哪些描述是正确的?

A. backward()函数用于反向传播

B. 禁用自动求导可通过torch.no_grad()

C. 自动求导仅支持标量回传

D. 自动求导只能用于requires_grad=True的Tensor

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423. 17. torch.unsqueeze()的主要功能是什么?

A. 在指定位置添加一个维度

B. 拼接两个Tensor

C. 转置Tensor

D. 去掉Tensor中为1的维度

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424. 18. torch.mean()用于以下哪种操作?

A. 计算均值

B. 计算最小值

C. 计算中值

D. 计算最大值

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425. 19. PyTorch中的损失函数(Loss Function)通常位于哪个模块下?

A. torch.autograd

B. torch.optim

C. torch.nn

D. torch.utils

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426. 20. 在自动求导过程中，设置Tensor的哪个属性可以开启自动求导功能?

A. autograd_enabled

B. grad

C. backward()

D. requires_grad

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427. 21. 在 PyTorch 中，____() 用于返回矩阵中的唯一值。

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428. 22. PyTorch中的 torch.max() 函数可以返回指定维度上的 ____。

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429. 23. PyTorch中的 torch.arange() 函数类似于 Python 中的 ____函数，生成一个指定范围内的数列。

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430. 24. 使用 torch.cat() 拼接矩阵时，必须保证除指定轴外的其他轴的 ____一致。

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431. 25. 在 PyTorch 中，使用 torch.max() 可以找到 Tensor 的 ____。

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432. 26. PyTorch 使用静态计算图来执行计算。

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433. 27. PyTorch的 torch.autograd 模块支持自动求导，但默认情况下Tensor的 requires_grad 为 False。

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434. 28. PyTorch中的 torch.mean() 用于计算Tensor中的均值。

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435. 29. PyTorch中的 torch.unsqueeze() 是用于增加张量的维度，而 torch.squeeze() 则用于去除维度。

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436. 30. 在PyTorch中，torch.split() 用于将Tensor按块大小切分。

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437. 31. torch.squeeze() 会去掉 Tensor 中所有为 1 的维度。

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438. 32. 关于PyTorch中的自动求导功能，以下哪些描述是正确的?

A. backward()函数用于反向传播

B. 禁用自动求导可通过torch.no_grad()

C. 自动求导仅支持标量回传

D. 自动求导只能用于requires_grad=True的Tensor

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