关于训练样本的描述中,正确的说法是哪些?
A.样本越多,模型训练越快,性能越好。
B.样本越少,模型的方差越大。
C.如果模型性能不佳,可增加样本多样性进行优化。
D.增加数据可以减少模型方差。
A.样本越多,模型训练越快,性能越好。
B.样本越少,模型的方差越大。
C.如果模型性能不佳,可增加样本多样性进行优化。
D.增加数据可以减少模型方差。
第1题
A、网络结构的层次越深,其学习的特征越多,10层的结构要优于5层的。
B、网络的层次越深,其训练时间越久,5层的网络要比4层的训练时间更长。
C、在不同的网络结构中,层数与神经元数量正相关,层数越多,神经元数量一定越多。
D、深层网络结构中,学习到的特征一般与神经元的参数量有关,也与样本的特征多寡相关。
第2题
A、神经网络的模型存储于神经元之间的权重中,即以权重的形式保存模型
B、在训练神经网络过程中,参数不断调整,其调整是基于损失函数的结果。
C、每一次Epoch都会对之前的参数进行调整,迭代次数越多,参数一定越准。
D、模型参数量需要与特征数相匹配,但没有固定的对应规则。
第3题
A、局部感知使网络可以提取数据的局部特征,而权值共享大大降低了网络的训练难度。
B、卷积核一般是有厚度的,即通道(channel),通道数量越多,获得的特征图(Feature map)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(padding)是向图像边缘添加0值。
第4题
A、LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸
B、LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的,即训练过程中记住重要信息
C、与RNN相比,LSTM中引入更多参数,所以其训练周期更久
D、LSTM中使用Sigmoid实现门限控制,而用TanH实现数据处理
第5题
A、训练样本可以通过前期测试对象的输入和对应的输出采集得到
B、测试样本是在训练过程中未曾训练的未知新鲜数据
C、测试样本只包含输入数据不包含输出数据
D、测试样本用于检验训练模型的性能,一般包括识别精度和实时性等
第6题
A、描述是把瞬间发生的事定格、延长,把综合的物体景观加以分解、特写。
B、生动的描述主要靠名词和动词。
C、关于描述的训练,学生的难点不在观察,而在如何把眼睛看到的东西合理分解。
D、生动传神的描述,必须借助准确、形象的形容词。
第8题
A、教师在合作开始前对学生提供训练,能够帮助学生进一步明确“做什么”和“怎么做”
B、教师对学生的训练不仅包括具体的活动步骤,也包括合作能力和人际交往能力等
C、训练的目标在于让学生能够直观地体会到合作学习的过程以及合作学习中需要的能力,是以学生参与为主体的
D、通过训练,教师将自己对学生的期待进一步显性化,将合作学习的要求转化为可被观察、可被模仿的行为
E、教师需要对学生训练的展开过程进行监督、观察,并提出反馈和建议
F、只要教师对合作学习的任务要求等进行了说明,就没有必要进行对学生进行训练
G、合作学习中的训练只是让学生进一步熟悉合作学习活动的步骤和要求
H、合作学习中的训练是可有可无的,主要取决于在课堂中可用的时间
第9题
A.从别人的经验中学习和发现,来发展自己的技能
B.从他人和自身的经验中学习和发现,来发展自己的技能
C.先掌握理论知识后实践
D.理论和实践相结合
第10题
A、腹部训练时为了腹部体积变小
B、腹部训练不可以和其他的部位同时训练,要专门设计训练动作
C、瘦削紧实的腹部肌群除了好看之外,它们也还拥有重要的功能性作用
D、在练习腹直肌和腹斜肌时,练习不到腹横肌
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