习题
1.实现多分类任务的神经网络，隐藏层的神经元个数一般应该____分类数。
A. 大于
B. 小于
C. 等于
D. 不用考虑分类数
我的答案: A
2. (多选题)下列____方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题。
A. 添加Dropout
B. 对损失函数添加权重正则化
C. 增加更多的数据
D. 减小网络
我的答案: ABCD
3.当训练集数据量小时，神经网络训练时可以采用k折交叉验证，k值的选择可以采用实验确定。
A. 对
B. 错
我的答案: 对
3.在前馈神经网络中，误差反向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整神经网络的_____。
A. 神经元和神经元之间连接的有无
B. 相邻层神经元和神经元之间的连接权重
C. 同一层神经元之间的连接权重
D. 输入数据大小
我的答案: B
前馈型：CNN，BP调整相邻层神经元和神经元之间的连接权重;
反馈型：RNN输出返回同层神经元之间，甚至前层神经元，层间互联，存在彼此影响，记忆
4.在神经网络中，以下____技术用于解决过拟合。
A. 规范化
B. 加大学习率
C. Dropout
D. 正则化
我的答案: CD
Dropout; 正则化;
5.反向传播的超深度深度学习成为可能：ResNet 残差网络
6.CNN/RNN“Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)or 循环神经网络
CNN 输入层
卷积层 局部感知，提取特征
池化层 减少数据量，特征降维，减少过拟合
全链接层 类多分类器，softmax
