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[判断题]

机器学习模型经常使用Dropout层构造全连接网络。()

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第1题
由机器学习算法构成的模型,在理论层面上,它并不能表征真正的数据分布函数,只是逼近它而已。()
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第2题
下列关于智慧建筑的说法,正确的是()。

A.产业链模型由基础层、技术层、场景应用层组成,上一层对下一层具有支撑意义

B.智慧建筑智能计算的进一步发展体现在硬件和软件两个方面

C.硬件的发展使智能计算模型在结构上更加类脑,在认知和学习行为上更加类人

D.软件的发展主要是研发新型机器学习计算芯片,如深度学习加速器

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第3题
下面有关深度学习、目标检测和边缘计算的说法,正确的是哪些()?

A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型

B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算

C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算

D.边缘计算就是一种人工智能

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第4题
有关VGG网络的说法,以下哪个说法是错误的()?

A.卷积层与池化层是一一配对的

B.多个3X3小卷积的级联效果与5X5和7X7的大卷积核功能相仿

C.使用了dropout减少过拟合

D.使用不同数量的卷积核拼成模块,同一模块特征图的尺寸不变

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第5题
回想一下关于不同的机器学习思想的迭代图。下面哪(个/些)陈述是正确的()

A.能够让深度学习工程师快速地实现自己的想法

B.在更好更快的计算机上能够帮助一个团队减少迭代(训练)的时间

C.在数据量很多的数据集上训练上的时间要快于小数据集

D.使用更新的深度学习算法可以使我们能够更快地训练好模型(即使更换CPU/GPU硬件)

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第6题
基于机器学习算法等人工智能模型具备“黑匣子”特点,机器学习算法(尤其是神经网络)得到的状态评价模型可解释性强,容易推广。()
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第7题
机器学习的训练数据越多,模型的准确率越高。()
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第8题
()参照模型层次构造中,没有表达层和会话层。

A.OSI

B.TCP/IP

C.DNS

D.ISO

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第9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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第10题
机器学习项目是一个不断验证求解的过程,机器学习模型时间长了以后要重新训练,因为数据发生了变化()
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第11题
机器学习的流程包括:分析案例、数据获取、________和模型验证这四个过程。

A.数据清洗

B.数据分析

C.模型训练

D.模型搭建

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