题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，就可以近似任何函数。实现的最佳的办法是（)
A.随机赋值，祈祷它们是正确的
B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C.赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
D.以上都不正确
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A.随机赋值，祈祷它们是正确的
B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C.赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
D.以上都不正确
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A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
C.在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
D.模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则
A.同一层神经元之间的连接权重
B.相邻层神经元和神经元之间的连接权重
C.神经元和神经元之间连接有无
D.输入数据大小
A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合
B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
A.神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络
B.神经元感知器可以接收n个输入，对应n个权重值
C.神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值
D.神经元感知器经过激活函数变换后输出结果
A.BP算法是一种将输出层误差反向传播给隐含层进行参数更新的方法
B.BP算法将误差从后向前传递，获得各层单元所产生误差，进而依据这个误差让各层单元修正各单元参数
C.对前馈神经网络而言，BP算法可调整相邻层神经元之间的连接权重大小
D.在BP算法中，每个神经元单元可包含不可偏导的映射函数
A.神经冲动在体内快速、频繁、无休止地传递
B.神经冲动的速度快、质量高
C.神经冲动的数量多、信息量大
D.神经冲动要利用身体的神经网络进行
A.神经冲动在体内快速、频繁、无休止地传递
B.神经冲动的速度快、质量高
C.神经冲动的数量多、信息量大
D.神经冲动要利用身体的神经网络进行
