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第3题
在构建一个神经网络时，batchsize通常会选择2的次方，比如256和512，这是为什么呢？（）
A.当内存使用最优时这可以方便神经网络并行化
B.当用偶数是梯度下降优化效果最好
C.这些原因都不对
D.当不用偶数时，损失值会很奇怪
第5题
在一个神经网络中，确定每一个神经元的权重和偏差是模型拟合训练样本的目标，比较有效的办法是（）。
A.根据人工经验随机赋值
B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C.赋予一个初始值，然后迭代更新权重，直至损失函数取得极小
D.下一层神经元继承上一层神经元的权重和偏差
第9题
卷积神经网络能通过卷积以及池化等操作将不同种类的鸟归为一类。关于卷积神经网络能达到该效果的原因，下列说法不正确的是（）。
A.同样模式的内容（如鸟嘴）在图像不同位置可能出现
B.池化之后的图像主体内容基本不变
C.不同种类鸟的相同部位（如鸟嘴）形状相似
D.池化作用能使不同种类鸟变得相似
第11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，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？（）
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
