1、梯度下降算法的正确步骤是什么？
a.计算预测值和真实值之间的误差
b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值
c.把输入传入网络，得到输出值
d.用随机值初始化权重和偏差
e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
A.abcde B.edcba C.cbaed D.dcaeb
解析：正确答案D，考查知识点-深度学习。
2、已知：
- 大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。
- 每一个神经元都有输入、处理函数和输出。
- 神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。
- 为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型
给定上述关于神经网络的描述，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
解析：正确答案A，更多层意味着网络更深。没有严格的定义多少层的模型才叫深度模型，目前如果有超过2层的隐层，那么也可以及叫做深度模型。
3、训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。这么说是对，还是不对？
A.对 B.不对
解析：对。如寒sir所说，训练CNN时，可以进行这些操作。当然也不一定是必须的，只是data augmentation扩充数据后，模型有更多数据训练，泛化能力可能会变强。
4、下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？
A.Boosting B.Bagging C.Stacking D.Mapping
解析：正确答案B。Dropout可以认为是一种极端的Bagging，每一个模型都在单独的数据上训练，同时，通过和其他模型对应参数的共享，从而实现模型参数的高度正则化。
5、下列哪一项在神经网络中引入了非线性？
A.随机梯度下降
B.修正线性单元（ReLU）
C.卷积函数
D.以上都不正确
解析：正确答案B。修正线性单元是非线性的激活函数。
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