上期考试答案及解析：

1、C

解析：A、会报错

B、在命令行执行,在IDE脚本上无法执行C、正确

2、A

解析：调整学习速率很多时候是一个有效的方案，学习速率太大容易欠拟合，太小训练时间长且容易陷入到局部最优解，因此，设定一个变化的学习速率是一个好的优化方案

3、C

解析：A、训练完成后还是需要不断进行迭代和优化

B、要先处理好数据才能进行模型训练C、正确D、要定义好需求和任务

4、A、B、C、D

解析：A、正确

B、正确C、正确D、正确

5、B,C,D

解析：A 如果初始化参数完全一样，无论网络训练多少轮，对于每一层中的各个神经元，weights都是相同的，无法学习（提取）到不同的特征。

B 正确C正确，比较适用于ReLu激活函数的情况D正确，是一个优选方案

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今日考试

本次考试共5道题，每题20分，共100分，考试时间30分钟。

30分钟后，小C会准时放出评论区哦，记得别超时哦

大家把答案写在评论区，比如：ABCD...，先给出答案者视为先交卷，同等分数先交卷者排名优先。

1、以下哪些方法可以缓解过拟合问题？（多选题）

A、扩大训练数据集

B、正则化

C、随机失活

D、数据增强

2、下面哪些是有效的模型参数初始化的方法？（多选题）

A、全零

B、Xavier

C、He

D、Pre-trained（迁移学习）

3、全连接神经网络可以应用在问题上？（多选题）

A、多元线性回归

B、二元分类

C、量化预测

D、图像识别

4、自然语言处理的难点有哪些？（多选题）

A、语言不规范，灵活性高

B、错别字

C、新词

D、词向量有局限

5、选择下面正确的RNN类型及应用（多选题）

A、多对1，通过分析句子识别情绪

B、多对多，机器翻译

C、多对1，视频标题生成

D、1对多，语音生成

tips：正确答案及解析小C会在下次考试中给出，本次考试小C老师只打分，希望小伙伴们认真对待，把答案写在下方评论区。

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