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- 1.Logistic回归算法用梯度下降优化，学习率过低则模型训练速度会慢，学习率过高则模型训练会在全局最优点附近震荡，甚至不收敛（ ） 选项：A、对 B、错
- 2.下列关于机器学习模型计算的描述中，错误的是（ ）。选项： A:学习神经网络模型时，当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解; B:采用PCA降维时需要计算协方差矩阵; C:学习神经网络模型时，负梯度下降的方向一定是最优解的方向; D:D、 利用拉格朗日函数能解带约束的优化问题
- 3.在神经网络训练中，有关学习率调整说法错误的是？ 选项： A、固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。 B、学习率可以根据损失函数（代价函数）减少的快慢动态调整。 C、学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。 D、学习率设置不当会引起神经网络过拟合。
- 4.在神经网络训练中，有关学习率调整说法错误的是？选项： A:固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。; B:学习率可以根据损失函数（代价函数）减少的快慢动态调整。; C:学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。; D:学习率设置不当会引起神经网络过拟合。
- 5.在神经网络训练中，有关学习率调整说法错误的是？选项： A:固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。; B:学习率可以根据损失函数（代价函数）减少的快慢动态调整。; C:学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。; D:学习率设置不当会引起神经网络过拟合。
- 6.在神经网络训练中，有关学习率调整说法错误的是？选项： A:学习率设置不当会引起神经网络过拟合。; B:学习率可以根据损失函数（代价函数）减少的快慢动态调整。; C:学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。; D:固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。
- 7.以下关于学习率说法错误的是（）。 选项： A:学习率的选择不能太大也不能太小; B:学习率太大会导致无法收敛; C:学习率太小会使得算法陷入局部极小点; D:学习率必须是固定不变的
- 8.以下关于学习率说法错误的是（）。 选项： A: 学习率的选择不能太大也不能太小 B: 学习率太大会导致无法收敛 C: 学习率太小会使得算法陷入局部极小点 D: 学习率必须是固定不变的
- 9.以下关于学习率说法错误的是（）。 选项： A:学习率太大会导致无法收敛 B:学习率必须是固定不变的 C:学习率的选择不能太大也不能太小 D:学习率太小会使得算法陷入局部极小点
- 10.采用前向分步优化策略得到的最优解就是集成学习问题的全局最优解。选项： A:正确; B:错误
- 11.有关神经网络训练时使用的学习率参数说法正确的是（ ）。 选项： A、学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 B、学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C、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。 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。
- 12.下列不是动态规划算法基本步骤的是( )。 选项：找出最优解的性质|构造最优解|算出最优解|定义最优解
- 13.下列不是动态规划算法基本步骤的是（）选项： A:找出最优解的性质; B:构造最优解; C:算出最优解 ; D:定义最优解
- 14.如果模型设置指数衰减学习率，那么学习率的变化情况为_______。
- 15.在深度学习算法出现之前，经典BP神经网络的不足包括（ ）。 选项： A、训练耗时 B、局部最优解 C、层次越多学习能力越差 D、梯度弥散，越远离最后一层误差越不明显
- 16.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？ 选项： A:A、学习率(learning rate)太 B:B、正则参数太 C:C、陷入局部最小 D:D、以上都有可能
- 17.深度学习为什么适合使用梯度下降进行优化 选项：A、 梯度下降是深度学习中唯一可行的优化算法。B、 梯度下降可以在深度学习中直接优化非凸函数。C、 梯度下降可以有效地处理高维度、大规模数据。D、 梯度下降可以自动调整学习率，从而加速模型训练。
- 18.当原问题有最优解时，对偶问题（ ） 选项： A: 必有最优解 B: 可能有最优解 C: 可能有可行解 D: 有无界解
