单选题 哪一项能提升神经网络拟合复杂函数的能力? ( )

A、 增加模型的隐藏层层数;
B、 增加学习率;
C、 增加 Dropout的比例;
D、 使用具有饱和特性的激活函数。
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相关试题

单选题 下列哪个不可以做神经网络的激活函数? ( )

A、y= tanh(x);
B、y=2x;
C、y= sin(x);
D、y= max(x,0)。

单选题 首个可学习的人工神经网络是 ( )

A、赫布网络;
B、卷积神经网络;
C、循环神经网络;
D、图神经网络。

单选题 深度学习的实质是什么? ( )

A、推理机制;
B、识别机制:
C、模拟机制:
D、映射机制。

单选题 什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型? ( )

A、加入更多层,使神经网络的深度增加;
B、有维度更高的数据;
C、当这是一个图形识别的问题时;
D、以上都不正确。

单选题 某简单MLP模型,输入层有8个神经元,隐藏层有5个神经元,输出层有1个神经元。隐藏输出层与输入隐藏层之间的权重矩阵的大小分别是。 ( )

A、[1×5][5×8];
B、[8×5][1×5];
C、[5×8][5×1];
D、xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" >D.
E、open="[" close="]" separators="|">5×1,
F、open="[" close="]" separators="|">8×5,

单选题 某前向神经网络,若输入层的节点数为10,隐藏层为5。由输入层到隐藏层的最大连接数是。 ( )

A、小于50;
B、50;
C、任意值;
D、大于50。

单选题 分类问题可看作条件概率估计问题,其可分为如下哪项? ( )

A、二分类、多分类;
B、一分类、 二分类;
C、二分类、三分类;
D、三分类、多分类。

单选题 模型复杂度与模型性能的关系下面哪种说法正确? ( )

A、模型复杂度的增加,方差会逐渐增大,偏差会逐渐减小;
B、模型复杂度的增加,方差会逐渐减少,偏差会逐渐减小;
C、模型复杂度的增加,方差会逐渐增大,偏差会逐渐增大;
D、模型复杂度的增加,方差会逐渐减少,偏差会逐渐增大。