12.[单选题]当检查数据时，损失在2个周期后稳定在大约0.75，但在15个周期后精度上升到接近1.0。这代表了什么？

　　19.[单选题]一个复数或实数向量空间加上长度概念,就是范数也可以称为()

　　20.[单选题]与Inception同年提出的优秀网络还有(),它相比于AlexNet有更小的卷积核和更深的层级

　　A)在某一批次训练时，对旋转平移等各种参数,会分别对一张原图增强,得到多个增强后的样本。

　　29.[单选题]使用Opencv库中的函数读取一副图像，使用下面哪个函数？

　　32.[单选题]AlexNet网络结构有8层,其中有5个卷积层和()个全连接层

　　34.[单选题]卷积神经网络中,全连接层中,需要修改权重,修改的依据是:

　　35.[单选题]在keras中，也可以调用框架提供的模型，请问这些模型包含在下面哪个库中？

　　42.[单选题]卷积网络在本质上是一种输入到输出的(),它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系,而不需要任何输

　　45.[单选题]实际开发过程中,关于训练集,验证集,测试集说法错误的是:

　　49.[单选题]假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入

　　一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗？()

　　53.[单选题]假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车

　　和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称(车辆共有10种类型)。现在想要使用这个模型来解决另外-个

　　问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置。我们应该如何操作？（）

　　B)对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层(分类层)更改为回归层

　　64.[单选题]在tensorflow框架编程中,全局变量初始化函数执行后是完成了()变量的初始化操作

　　65.[单选题]LeNet-5神经网络是YannLeCun在1998年设计的用于手写数字识别的卷积神经网络,当年美国大多数银行就

　　是用它来识别()上面的手写数字的,它是早期卷积神经网络中最有代表性的实验系统之一

　　69.[单选题]输入大小为64X64的黑白图像,卷积核5X5,步长为1,填充方式为“VALID”,卷积后图像尺寸为

　　70.[单选题]将多个LSTM组合成层,网络中有多层,复杂的结构能够处理更大范围的()

　　74.[单选题]输入信号0时,输出都是0,输入信号0的情况下,输出等于输入,通常指的是指那个函数?

　　B)这取决于许多因素。它可能会使您的训练更快或更慢，并且设计不良的卷积层可能甚至比普通的DNN还低效

　　79.[单选题]训练时使用()随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了这

　　85.[单选题]如果我的数据大小为150x150，并且我使用的池化大小为2x2，那么生成的图像将是什么大小?

　　88.[单选题]对于*非连续*目标在深度神经网络的优化过程中，下面哪种梯度下降方法是最好的?D

　　93.[单选题]腾讯云CVM通过使用（）允许受信任的地址访问实例来控制访问。

　　95.[单选题]人工智能是()的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出

　　解析:人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反

　　96.[单选题]在AlexNet等典型的卷积神经网络中,随着网络的深度增加，通常有()

　　98.[单选题]深度卷积神经网络中,()提取的特征往往是比较简单的(如检测点、线、亮度)?

　　102.[单选题]假设在训练中我们突然遇到了一个问题，在几次循环之后，误差瞬间降低你认为数据有问题，于是你画出

　　了数据并且发现也许是数据的偏度过大造成了这个问题。你打算怎么做来处理这个问题?

　　105.[单选题]局部响应标准化,此该环节主要用于防止过拟合,简称是什么?

　　111.[单选题]梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种

　　113.[单选题]在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？

　　115.[单选题]BP算法是通过梯度下降的方法对联结权重进行优化,即需要计算误差函数对联结权重的()。

　　117.[单选题]对于一个图像识别问题(在一张照片里找出一只猫)，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？

　　124.[单选题]在深度学习中的目标检测中会检测出多个目标框,后期需要通过非极大值抑制去除得分低并且iou()阈值

　　128.[单选题]下面代码的输出结果是（）d={大海:蓝色,天空:灰色,大地:黑色}print(d[大地],

　　130.[单选题]假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数X。在特定神经元给定任意输入，你会得到输出「-0.0001」

　　134.[单选题]通过pandas中的()调用混淆矩阵，来查看哪些结果最容易混淆，对角线部分，为正确预测的部分，其它

　　142.[单选题]要构建数学模型,需要经历测量、()、逐渐逼近、多次九游娱乐循环迭代过程。

　　143.[单选题]神经网络中常用的()Sigmoid函数,会把量映射到0,1之间

　　146.[单选题]多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。下列哪一种方法可能是解决此问题

　　147.[单选题]卷积神经网络中每层卷积层(Convolutionallayer)由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反

　　148.[单选题]如果从python一侧,想得到tf的节点S对应的值,需要下列:

　　151.[单选题]从sigmoid函数的图像中可以看到,如果x稍微大点的线,则在进行反向传播算法的过程中对其

　　B)由于数据处理或者激活函数选择不合理等原因,无法获取梯度,从而不能获得最优解

　　156.[单选题]20世纪被称作第三次科技革命的重要标志之一的计算机的发明与应用,因为数字计算机只能识别和处理由

　　A)网络习算法就是根据大量的训练样本不断更新可训练的权重,使得损失函数达到最小值的方法。

　　B)任何具有ytrue和ypred两个参数并且返回一个和输入批次相同大小的数组的函数lossfn(y_true,ypred)都可以作

　　164.[单选题]关于TensorFlow的描述，以下选项中错误的是（）。

　　B)TensorFlow是谷歌公司基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统

　　166.[单选题]相比于其它激活函数来说,ReLU有以下优势:对于线性函数而言,ReLU的表达能力更强,尤其体现在深度网络

　　169.[单选题]对于图像识别问题(比如识别照片中的猫),神经网络模型结构更适合解决哪类问题?

　　182.[单选题]输入图像有2个,经过10个卷积核卷积后,输出图像有()个

　　186.[单选题](euclideanmetric欧几里得度量)是一个通常采用的距离定义,在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点

　　187.[单选题]Siamese网络试用与做验证任务,最常见的是针对()元组和三元组的二分支、三分支网络

　　189.[单选题]如果一个神经网络用于预测一种事物的分类，例如分为A,B,C,D四类，那么下列哪一个激活函数适用于该

　　190.[单选题]对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0，下面哪个叙述是正确的?

　　192.[单选题]启动图/会话的第一步是创建一个Session对象,如:

　　194.[单选题]在面向对象方法中,一个对象请求另一对象为其服务的方式是通过哪个选项发送（）。

　　195.[单选题]在Keras中，fit函数的参数：validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作

　　为验证集。验证集将不参与训练，并在每个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。其不指定时默认

　　解析:在Keras中，fit函数的参数：validation_split：0~1之间的浮点数，用来指定训练集的一定比例数据作为验证集

　　。验证集将不参与训练，并在每个epoch结束后测试的模型的指标，如损失函数、精确度等。其不指定时默认值是0

　　200.[单选九游娱乐题]考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训

　　202.[单选题]LSTM中,哪个门的作用是“确定哪些新的信息留在细胞状态中,并更新细胞状态”?

　　204.[单选题]RNN的关键点之一就是他们可以用来连接()的信息到当前的任务上

　　205.[单选题]对于批量梯度下降,使用优化算法是为了在迭代过程中():

　　206.[单选题]日常生活中，关于人工智能的应用，我们接触最多的是（）。

　　211.[单选题]在卷积神经网络中,函数tf.argmax()可以返回vector中的最大值的索引号或者是最大值的()

　　212.[单选题]早期的机器学习算法中,如果有两个超参数,通常通过什么方式来选择参数

　　218.[单选题]对于以下线性运算的结果向量,如果要映射成概率结果,需要函数:

　　219.[单选题]使用pivot_table函数制作透视表时，要用下列（）参数设置行分组键。

　　224.[单选题]面向对象编程类的定义,课堂上最开始使用那个名词来定义类（）

　　2、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。

　　3、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。

　　4、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

　　营销策划 -贵州习酒演唱会结案报告 -「山歌响起的地方」刀郎知交线上演唱会 结案汇报.pdf

　　原创力文档创建于2008年，本站为文档C2C交易模式，即用户上传的文档直接分享给其他用户（可下载、阅读），本站只是中间服务平台，本站所有文档下载所得的收益归上传人所有。原创力文档是网络服务平台方，若您的权利被侵害，请发链接和相关诉求至 电线) ，上传者