训练CNN时,GPU显存溢出.此时可以采取的措施有()
A.减少mini_batch大小
B.移除一些卷积层
C.减少图片输入大小
D.增加激活函数
试卷相关题目
- 1循环神经网络主要被应用的场景有()
A.语音识别
B.语音建摸
C.机器翻释
D.图像识别
开始考试点击查看答案 - 2循环神经网络的输出模式包含()
A.多输出
B.单输出
C.同步多输出/消失
D.异步多输出
开始考试点击查看答案 - 3基于核的机器学习算法有()
A.最大期望算法
B.径向基核函数
C.线性判别分析法/消失
D.支持向量机
开始考试点击查看答案 - 4下列属于CNN关键层的有()
A.输入层
B.卷积层
C.激活层/消失
D.池化层
开始考试点击查看答案 - 5以下列描述属于传统循环神经网络的性质有
A.上一时刻的网络状态狺息将会作用于下一时刻的网络状态
B.并行处理序列中的所有信息
C.容易梯度爆炸/消失
D.易于搭建
开始考试点击查看答案 - 6下列关于神经网络模型描述正确的有()
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运算" "
D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题"
开始考试点击查看答案 - 7下列说法正确的有()
A.负梯度方向是使函数值下降最快的方向 "
B.当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局最优解" "
C.梯度下降法比牛顿法收敛速度快" "
D.牛顿法不需要计算Hessc矩阵"
开始考试点击查看答案 - 8用来缓解BP网络的过拟合的两种策略是()
A.晚停 "
B.早停" "
C.正则化" "
D.加入损失函数"
开始考试点击查看答案 - 9在选择高斯函数作为核函数的支持向量机中,参数的选取会影响拟合的结果,如果出现过拟合的现象,则可能导致该结果的原因有()
A.其他参数保持不变,C过大 "
B.其他参数保持不变,C较小" "
C.其他参数保持不变,ó过大" "
D.其他参数保持不变,ó过大"
开始考试点击查看答案 - 10长短时记忆神经网络三个门是()
A.进化门 "
B.输出门" "
C.输入门" "
D.遗忘门"
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