2019/7/16 2_深度学习笔试100题.md
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** 七月在线，笔试练习——深度学习**
1、梯度下降算法的正确步骤是什么？
1.计算预测值和真实值之间的误差
2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值
3.把输入传入网络，得到输出值
4.用随机值初始化权重和偏差
5.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、1, 2, 3, 4, 5
B、5, 4, 3, 2, 1
C、3, 2, 1, 5, 4
D、4, 3, 1, 5, 2
答案：D
解析：
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
答案：A
解析：
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。
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