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[单选题]
在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑（）？1神经网络的类型（如MLP，CNN）；2输入数据；3计算能力（硬件和软件能力决定）；4学习速率；5映射的输出函数
A.1，2，4，5
B.2，3，4，5
C.都需要考虑
D.1，3，4
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A.1，2，4，5
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D.VGGNet的主要贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分
A.正向传播更新参数
B.正向传播计算结果
C.反向传播更新参数
D.反向传播计算结果
A.用改良的网络结构比如LSTM和GRUs
B.梯度裁剪
C.Dropout
D.所有方法都不行
A.是否使用批量（batch）或小批量优化（mini-batchoptimization）
B.神经网络中局部最小值（鞍点）的存在性
C.拥有多大的计算能力
D.需要调整的超参数的数量
A.在制作时要根据需要选择不同风格的字体,字体的搭配要合理美观
B.字号的选择要大小适中,避免过大的字号造成松弛感
C.选取的图表和图形要轮廓明显,细节部分越多越好
D.标题、文、图和四周应留有适当的空白，便于突出主题，疏密相同
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
A.卷积神经网络、图形、实例分割
B.卷积神经、网络、图像语义分割
C.CNN图像、语义分割
D.卷积神经网络、图像、语义分割
