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[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

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更多“对于神经网络的说法,下面正确的是:()”相关的问题

第1题

减少神经网络层数,可能会降低测试集分类错误率。()
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第2题

单纯增加深度神经网络层数,不增加数据量也可以明显提升学习效果。()
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第3题

对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?()

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

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第4题

如果现在要对一组数据进行分类,我们不知道这些数据最终能分成几类,那么应该选择()来处理这些数据最适合。

A.BP神经网络

B.RBF神经网络

C.SOM神经网络

D.ELMAN神经网络

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第5题

以下说法正确的是()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
以下说法正确的是()

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

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第6题

在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题()

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

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第7题

在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题?A.增加训练集量B.减少神经
在其他条件不变的前提下,以下哪种做法容易引起机器学习中的过拟合问题?

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

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第8题

以下关于分类挖掘的相关说法错误的是______。

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

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第9题

以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有()

A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒

B.可以处理冗余特征

C.训练ANN是一个很耗时的过程

D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络

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