题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

假设在训练一个模型的时候，发现靠近输入层的网络层参数基本不更新，请问是什么原因？（）

A.梯度消失

B.梯度爆炸

C.过拟合

D.以上都不是

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第1题

假设在ImageNet数据集（对象识别数据集)上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。（)

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第2题

假设在庞大的数据集上使用Logistic回归模型，可能遇到一个问题，Logistic回归需要很长时间才能训练，如果对相同的数据进行逻辑回归，如何花费更少的时间，并给出比较相似的精度（）。

A.降低学习率，减少迭代次数

B.降低学习率，增加迭代次数

C.提高学习率，增加迭代次数

D.增加学习率，减少迭代次数

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第3题

模型评估方法中留出法的缺点是（)。

A.在数据集比较大的时候，训练M个模型的计算开销可能是难以忍受的

B.改变了初始数据集的分布，引入估计偏差

C.样本利用率低

D.只能得到一个评估值

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第4题

假设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5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6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7题

机器学习中，模型需要输入什么来训练自身，预测未知？（)

A.神经网络

B.训练算法

C.人工程序

D.历史数据

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第8题

机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知（)

A.历史数据

B.训练算法

C.神经网络

D.人工程序

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第9题

（）可以使神经网络模型拟合复杂函数的能力增加。

A.隐藏层层数增加

B.Dropout比例增加

C.增大学习率

D.增加训练轮数

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第10题

训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。（)

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第11题

学员进行气管插管模拟训练后，与训练前对比学员临床插管操作的时间平均缩短了10秒。根据柯氏模型，对于该学员的评估层次属于（)

A.反应层

B.学习层

C.行为层

D.结果层

E.效益层

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