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[单选题]
下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法（)？
A.增加学习率
B.L2正则化
C.dropout
D.提前终止
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A.增加学习率
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A.BN主要解决深度神经网络各层输入的分布一致，增加训练过程的平衡
B.BN可以减少每个隐层神经元梯度的变化幅度
C.BN起到了减少过拟合的作用
D.BN一般位于隐层神经元的激活函数输出之后
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
A.先消除12种(类)最危险的POPs
B.支持向较安全的替代品过渡
C.加强国际间对POPs的监管
D.消除储存的POPs和清楚含有POPs的设备
2 0 ．下面哪个选项不是课堂管理的功能 【 】
A ．维持功能
B ．发展功能
C ．改造功能
D ．促进功能
A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
C.在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
D.模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则
A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征，而权值共享大大降低了网络的训练难度
B.通道数量越多，获得的特征图(Featuremap)就越多
C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作，在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变
D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值，而后者可能会忽略来自图像边缘的值
