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185、在机器学习模型中，需要通过训练学习到的的参数称为超参数

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第1题

下列是神经网络中常见的超参数的是（）

A.批大小

B.学习率

C.正则化参数

D.以上都是

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第2题

在机器学习扩展库sklearn中，SVC类的参数C用来设置错误项的惩罚参数C，值越大对误分类的惩罚越小，间隔越小，对错误的容忍度越高。

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第3题

前馈神经网络通过误差后向传播（BP算法）进行参数学习，这是一种（）机器学习手段。

A.半监督学习

B.无监督学习和监督学习的结合

C.监督学习

D.无监督学习

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第4题

神经网络中常见的超参数有？

A.学习率

B.梯度下降法迭代的步数

C.隐藏层数目

D.批大小

E.正则化参数

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第5题

Leaky ReLU激活函数中的斜率参数也需要通过梯度下降法学习。

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第6题

深度学习是机器学习的一个子问题，其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说，在实际过程中为了学习一个好的表示，需要构建具有一定“深度”的模型，并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示，从而最终提升预测模型的准确率。

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第7题

关于Adam算法，下列那个陈述是错误的

A.Adam算法常用于批量梯度下降，而不是随机梯度下降（小批量）

B.Adam结合了Rmsprop和动量的优点

C.Adam中的学习率超参数通常需要调整

D.我们通常使用超参数的默认值

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第8题

有监督的学习和无监督的学习的根本区别在于：

A.学习过程是否需要人工干预

B.学习样本是否需要人工标记

C.学习结果是否需要人工解释

D.学习参数是否需要人工设置

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第9题

数值预测与分类都属于有监督学习，解决问题的过程相同，都是先通过训练数据集进行学习，以得到一个模型然后利用模型进行预测。

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第10题

1、Leaky ReLU激活函数中的斜率参数也需要通过梯度下降法学习。

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