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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

有关深度神经网络的训练(Training)和推断(Inference),以下说法中不正确的是:()。

A.将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。

B.TensorFlow使用GPU训练好的模型,在执行推断任务时,也必须在GPU上运行。

C.将模型中的浮点数精度降低,例如使用float16代替float32,可以压缩训练好的模型的大小。

D.GPU所配置的显存的大小,对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等,都是一个无法忽视的影响因素

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第1题
深度学习的神经网络模型是“一个更强大、更通用、更消耗训练数据的建模方法,这个方法的强大之处
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第2题
辛顿(Hinton)提出了深度信念网络,使得训练更深层的神经网络变得可能。()

此题为判断题(对,错)。

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第3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一个问题,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()。

A.除去神经网络中的最后一层,冻结所有层然后重新训练

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

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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第4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5题
以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有()。

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

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第6题
循环神经网络所使用的训练法则叫做时序反向传播,简称BPTT()。

A.True

B.FALSE

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第7题
神经网络的训练结果模型不包括()。

A.权重矩阵

B.偏置参数

C.超参数

D.计算图

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第8题
深度强化学习是以()为基础的。

A.GPU

B.大数据

C.AI

D.深度卷积神经网络

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第9题
2006年,神经网络专家Hinton提出神经网络深度学习算法,使神经网络的能力大大提高,向支持向量机发出挑战,同时开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。()
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第10题
多隐层神经网络可以直接用经典算法进行训练。()
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第11题
在训练神经网络时,损失函数在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是学习率太低。()
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