题目内容（请给出正确答案）

[单选]

神经网络的训练结果模型不包括（）。

A、权重矩阵

B、偏置参数

C、超参数

D、计算图

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第1题

假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置（）。

A、除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B、对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C、使用新的数据集重新训练模型

D、所有答案均不对

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第2题

假设我们已经在ImageNet数据集（物体识别）上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗（）。

A、对的

B、不知道

C、看情况

D、不对

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第3题

关于Dropout说法正确的是：（）。

A、Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练，之后取所有值的平均值，而不只是训练单个DNN

B、DNN网络将Dropout率设置为p，也就是说，一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时，无论输入或者相关的参数是什么，它的输出值就会被设置为0

C、丢弃的神经元在训练阶段，对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因，所以每一次训练，它都像是在训练一个新的网络

D、Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术（比如MaxNorm）一起使用，来防止神经网络的过拟合

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第4题

以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有（）。

A、神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒

B、可以处理冗余特征

C、训练ANN是一个很耗时的过程

D、至少含有一个隐藏层的多层神经网络

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第5题

循环神经网络所使用的训练法则叫做时序反向传播，简称BPTT()。

A、True

B、FALSE

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第6题

多隐层神经网络可以直接用经典算法进行训练。（）

正确

错误

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第7题

以下关于神经网络模型描述正确的是（）。

A、神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量

B、神经网络模型建立在多神经元之上

C、神经网络模型中，无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算

D、神经网络模型一定可以解决所有分类问题

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第8题

HighBias（高偏差）解决方案：（）。

A、Boosting

B、复杂模型（非线性模型、增加神经网络中的层）

C、更多特征

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第9题

不属于判别式模型的是（）。

A、决策树

B、BP神经网络

C、支持向量机

D、贝叶斯

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第10题

下列模型与文本分类相关的模型是（）。

A、决策树

B、神经网络

C、KNN算法

D、以上答案都正确

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第11题

语音识别的方法包括（）。

A、声道模型方法

B、模板匹配的方法

C、利用仍神经网络的方法

D、语音知识方法

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