题目内容
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[单选题]
减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的（)？
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
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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
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A.BN主要解决深度神经网络各层输入的分布一致，增加训练过程的平衡
B.BN可以减少每个隐层神经元梯度的变化幅度
C.BN起到了减少过拟合的作用
D.BN一般位于隐层神经元的激活函数输出之后
A.卷积层与池化层是一一配对的
B.多个3X3小卷积的级联效果与5X5和7X7的大卷积核功能相仿
C.使用了dropout减少过拟合
D.使用不同数量的卷积核拼成模块，同一模块特征图的尺寸不变
A.为了防止过拟合可以使用L1或L2正则化
B.为了防止过拟合可以使用提前终止训练的方法
C.为了防止过拟合可以使用Dropout
D.训练过程中的损失值越小，其在存过拟合的风险越低
A.GBDT算法比随机森林容易过拟合
B.随机森林是并行计算的,而GBDT不能
C.GBDT算法比随机森林容易欠拟合
D.GBDT与随机森林都是建立在CART树的基础之上的
A.数据集合扩充
B.L1和L3正则化
C.提前停止训练
D.使用Dropout方法
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.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
A.学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值
B.学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的
C.学习率可以随着训练误差动态调整效果更好
D.网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡
A.它主要应用于计算机视觉，实现深度神经网络模型优化和推理计算加速
B.拥有预置的计算机视觉功能库和预优化的内核
C.支持来自流行的框架Caffe、TensorFlow和MXNet的模型
D.只能在Linux平台运行的机器视觉软件工具包
