题目内容
（请给出正确答案）
[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-0.01。X可能是以下哪一个激活函数()。
A.ReLU
B.tanh
C.Sigmoid
D.以上都有可能
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A.ReLU
B.tanh
C.Sigmoid
D.以上都有可能
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假定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，得到输出「-0.0001」。x可能是以下哪一个激活函数？（）
A.ReLU
B.tanh
C.SIGMOID
D.以上都不是
A.增加训练集量
B.减少神经网络隐藏层节点数
C.删除稀疏的特征
D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
A.用卷积层提取特征
B.pooling的下采样能够降低overfitting
C.全连接层只能有一层
D.激活函数relu可以用到卷积层
A.隐藏层层数增加，模型能力增加
B.Dropout的比例增加，模型能力增加
C.学习率增加，模型能力增加
D.都不正确
下列关于模型能力（model capacity，指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）的描述正确的是（）。
A.隐藏层层数增加，模型能力增加
B.Dropout的比例增加，模型能力增加
C.学习率增加，模型能力增加
D.以上都不正确
A.输出层与输入层之间包含隐含层，且隐含层和输出层都拥有激活函数的神经元
B.神经元之间存在同层连接以及跨层连接
C.输入层仅仅是接收输入，不进行函数处理
D.每层神经元上一层与下一层全互连
