题目内容
(请给出正确答案)
[主观题]
对于神经网络的说法,下面正确的是:()
A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率
B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率
C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
答案
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A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率
B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率
C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
第3题
A.其他选项都不对
B.没啥问题,神经网络会正常开始训练
C.神经网络可以训练,但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西
D.神经网络不会开始训练,因为没有梯度改变
第4题
A.BP神经网络
B.RBF神经网络
C.SOM神经网络
D.ELMAN神经网络
第5题
1.一个机器学习模型,如果有较高准确率,总是说明这个分类器是好的
2.如果增加模型复杂度,那么模型的测试错误率总是会降低
3.如果增加模型复杂度,那么模型的训练错误率总是会降低
4.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习
A.1
B.2
C.3
D.1and3
第6题
A.增加训练集量
B.减少神经网络隐藏层节点数
C.删除稀疏的特征S
D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
第7题
A.增加训练集量
B.减少神经网络隐藏层节点数
C.删除稀疏的特征
D.SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
第8题
A.分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等
B.有三种分类器评价或比较尺度:预测准确度、计算复杂度、模型描述的简洁度
C.统计方法包括决策树法和规则归纳法
D.神经网络方法主要是BP算法