深度学习及其应用_复旦大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
1.GAN中的Mode Collapse问题是指什么?
答案:
生成器只生成少数几种样本
答案:
生成器只生成少数几种样本
2.有关循环神经网络(RNN)变种的说法哪些是正确的?
答案:
RNN的变种增加了网络的复杂性,训练过程难度一般会大一些。_RNN的变种可以在某些方面改进RNN的不足,例如减少梯度消失、输入句子词汇上文文语义获取等_这些RNN的变种结构都有一定的调整,但大多都可以处理时序数据的分类或预测问题。
答案:
RNN的变种增加了网络的复杂性,训练过程难度一般会大一些。_RNN的变种可以在某些方面改进RNN的不足,例如减少梯度消失、输入句子词汇上文文语义获取等_这些RNN的变种结构都有一定的调整,但大多都可以处理时序数据的分类或预测问题。
3.以下说法错误的有哪些?
答案:
类似VGG、GoogLeNet等网络,AlexNet采用了卷积块的结构。_为了获得不同尺度的特征,GoogLeNet采用了1X1,3X3,7X7等不同尺度的卷积核。_ResNet卷积神经网络使用了批量标准化(BN)增加了网络的训练稳定性,并像VGG算法利用了skip链接减少信息的损失。
答案:
类似VGG、GoogLeNet等网络,AlexNet采用了卷积块的结构。_为了获得不同尺度的特征,GoogLeNet采用了1X1,3X3,7X7等不同尺度的卷积核。_ResNet卷积神经网络使用了批量标准化(BN)增加了网络的训练稳定性,并像VGG算法利用了skip链接减少信息的损失。
4.循环神经网络一般可以有效处理以下哪些序列数据?
答案:
随时间变化的数值型参数_声音_文本数据
答案:
随时间变化的数值型参数_声音_文本数据
5.循环神经网络的损失函数是所有时刻的输出误差之和。
答案:
正确
6.长短期记忆网络(LSTM)通过遗忘门减少一般循环神经网络(RNN)的短期记忆不足,但增加算法的计算复杂度。
答案:
正确
答案:
正确
7.循环神经网络的深度是由RNN cell的时刻数量,或者是隐层的数量确定的,2种说法都有一定的道理。
答案:
正确
正确
8.循环神经网络(RNN)每一个时间步之间的迁移中使用了共享参数(权重等),与前馈神经网络比较更不容易引起梯度消失问题
答案:
错误
答案:
错误
9.以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的?
答案:
生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的
答案:
生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的
10.有关生成对抗网络(GAN)的代价函数,下面哪个说法是错误的?
答案:
一般来说,GAN通过训练总能达到代价函数的极小值
答案:
一般来说,GAN通过训练总能达到代价函数的极小值
11.在目标检测算法中,IoU(Intersection over Union)主要用于?
答案:
度量检测框和真实框的重叠程度
答案:
度量检测框和真实框的重叠程度
谷歌街景 中国12.下面哪种情况可能不能使用生成对抗网络实现?
答案:
机器人取名字
机器人取名字
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