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123.深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题,严格意义上来讲是在以下哪个环节出现梯度消失问题

A、 正向传播计算结果

B、 反向传播更新参数

C、 正向传播更新参数

D、 反向传播计算结果

答案:B

解析:解析:其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络太深,网络权值更新不稳定造成的,本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应

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89.以下关于梯度下降的描述,错误的是哪—项?
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1、HUAWEIHiAI3.0平台支持非华为手机开发。
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73.TensorFlow2.0中查看张量维度的方法是?
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224.深度学习中神经网络类型很多,以下神经网络信息是单向传播的是:
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56.华为云图像识别以开放()的方式提供给用户。
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25.关于通用的图像识别流程,以下说法中哪一项是正确的?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-a176-c0d7-b77d19146f00.html
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234.对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-6400-c0d7-b77d19146f00.html
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546.逻辑回归是一种分类模型,用来解决分类问题,其在线性回归的基础上引入了非线性因素:()函数,并设定了阈值,因此可以处理二分类问题
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1、下面哪一项不是图像搜索的应用场景?单
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1、终端设备所使用的AI芯片需要超低功耗、高能效,并且只用于推理任务。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-607a-c0d7-b77d19146f00.html
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123.深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题,严格意义上来讲是在以下哪个环节出现梯度消失问题

A、 正向传播计算结果

B、 反向传播更新参数

C、 正向传播更新参数

D、 反向传播计算结果

答案:B

解析:解析:其实梯度爆炸和梯度消失问题都是因为网络太深,网络权值更新不稳定造成的,本质上是因为梯度反向传播中的连乘效应

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89.以下关于梯度下降的描述,错误的是哪—项?

A. 全局梯度下降比较稳定这种稳定性能帮助模型收敛到全局极值。

B. 全局梯度下降每次更新权值都需要计算所有的训练样例。

C. 当样本量过多时,不使用GPU做并行运算时,全局样度下降的收敛过程非常慢。

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1、HUAWEIHiAI3.0平台支持非华为手机开发。

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73.TensorFlow2.0中查看张量维度的方法是?

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224.深度学习中神经网络类型很多,以下神经网络信息是单向传播的是:

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解析:解析:GRU是门控循环神经网络,LSTM神经网络长短期记忆(LSTM)神经网络属于循环神经网络(RNN)的一种,卷积神经网络是前馈神经网络

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25.关于通用的图像识别流程,以下说法中哪一项是正确的?

A. 特征提取→图像采集一→图像预处理→图像识别

B. 图像采集->图像预处理→>特征提取一>图像识别

C. 图像预处理→特征提取→图像采集一→图像识别

D. 图像预处理→图像采集一→特征提职图像识别

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234.对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题?

A. 感知器

B. 循环神经网络

C. 卷积神经网络

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1、下面哪一项不是图像搜索的应用场景?单

A. 服装搜索,营销推荐。

B. 设计搜索,同类比价。

C. 视频浓缩,提取有效信息。

D. 零件搜索,提升效率。

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