单选题 在使用链式法则计算神经网络中权重 $w_{11}$ 对均方误差损失 $C$ 的梯度时，已知输入为 $\{1,1\}$，期望输出为 $\{0\}$，预测输出 $\hat{y} = 1.235$，且 $w_{21}$、$a_{11}$ 为中间变量。根据章节中推导的链式法则表达式 $\frac{\partial C}{\partial w_{11}} = -2 \times (y - \hat{y}) \times w_{21} \times a_{11} \times (1 - a_{11}) \times x_1$，下列哪一项正确描述了该梯度计算的核心优势？

单选题 在PyTorch中，若要实现张量的自动梯度计算以支持反向传播，下列哪种操作是必需的？

单选题 在《8_PyTorch计算机视觉实战：目标检测、图像处理与深度学习》一书中，哪一部分内容主要涵盖自编码器模型和各类GAN模型的原理与应用？

单选题 在人工神经网络中，输出层节点的数量如何确定？ 若任务是预测一个具有5个可能类别的分类变量，则输出层应包含多少个节点？

单选题 在PyTorch实现的反向传播过程中，利用链式法则计算损失对权重的梯度后，权重更新公式为“更新后的权重 = 原始权重 - 学习率 × 损失关于权重的梯度”。该更新方式的核心优势在于：

单选题 在人工神经网络（ANN）的训练过程中，通过调整网络权重使其能够从输入准确预测输出的机制被称为？

单选题 在神经网络中，若需对图像分类任务（如识别0~9数字）的10个输出类别进行概率归一化，应选用以下哪种激活函数？

单选题 在神经网络训练过程中，前向传播的主要作用是什么？

单选题 在PyTorch中，若需对张量的维度进行重新排列（如交换通道维与空间维），以下哪种操作是推荐且正确的做法？