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在神经网络中，以下哪些技术可以用于解决过拟合（）。

[多选]

在神经网络中，以下哪些技术可以用于解决过拟合（）。

A、Dropout

B、增加参数

C、正则化

D、降低学习率

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第1题

在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合（）。

A、减少网络容量

B、添加权重正则化

C、添加dropout

D、以上都是

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第2题

卷积神经网络中的池化操作，可以实现以下哪些效果（）。

A、边缘检测

B、提取图像特征

C、降维

D、减少网络参数

E、避免过拟合

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第3题

在机器学习中，按照学习策略划分时，可以划分成以下哪些类别（）。

A、传统机器学习

B、强化学习

C、神经网络学习

D、深度学习

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第4题

以下哪些技术用在了基于语音识别的对话系统中（）。

A、声音波形采集

B、声音分帧

C、波形转换

D、神经网络

E、数值分析

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第5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6题

关于卷积神经网络CNN，以下说法错误的是：（）

A、CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。

B、CNN中的池化层用于降低特征图维数，以避免过拟合。

C、CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，常用于处理与图像有关的问题。

D、由于卷积核的大小一般是3*3或更大，因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。

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第7题

人工神经网络是一种模仿动物神经系统设计的机器学习方法，它被用于解决各类传统编程无法解决的问题。“神经网络”一词在英文中是（）

A、NeuralNetwork

B、NeuralEngine

C、MachineLearning

D、MachineNetwork

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第8题

以下方法可以解决线性回归的是（）。

A、最小二乘法

B、最大似然估计

C、逻辑回归

D、卷积神经网络

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第9题

卷积神经网络中的卷积操作，可以实现以下哪些效果（）。

A、边缘检测

B、锐化

C、模糊

D、高斯模糊

E、灰度化

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第10题

在其他条件不变的前提下，以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题（）。

A、增加训练集量

B、减少神经网络隐藏层节点数

C、删除稀疏的特征

D、SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核

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第11题

对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫），（）可以更好地解决这个问题。

A、循环神经网络

B、感知机

C、多层感知机

D、卷积神经网络

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