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- 1.下列关于训练模型的说法中，错误的是______。 选项： A:训练模型的过程，就是计算损失函数梯度，迭代更新模型参数; B:只采用训练集来更新模型参数; C:训练集和测试集都参与了对模型参数的更新; D:训练集和测试集的误差都需要被记录下来
- 2.以下关于梯度下降和随机梯度下降的说明，哪一项是正确的？（）I.在梯度下降和随机梯度下降中，为了最小化损失函数，通常使用循环迭代的方式不断更新模型参数Ii.在每次迭代中，随机梯度下降需要计算训练集所有样本的误差和，用于更新模型参数Iii.在每次迭代中梯度下降使用所有数据或者部分训练数据，用于更新模型参数 选项：A、iB、iiC、iiiD、i，iiiE、ii，iiiF、i，ii，iii
- 3.以下哪一选项属于训练神经网络第三步(通过损失函数计算预测值和目标值之间的损失值)之前所要进行的准备任务? 选项： A:定义网络结构，初始化网络参数 B:模型收敛，训练结柬 C:通过梯度下降和反向传播算法最小化损失值来更新参数 D:输入数据特征，通过正向传播得到预测
- 4.下面对梯度下降方法描述不正确的是（ ） 选项： A、梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法 B、梯度反方向是函数值下降最快方向 C、梯度方向是函数值下降最快方向 D、梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
- 5.下面对梯度下降方法描述不正确的是（ ）选项： A:梯度反方向是函数值下降最快方向; B:梯度下降算法用来优化神经网络学习模型的参数; C:梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法; D:梯度方向是函数值下降最快方向
- 6.模型匹配算法的原理是通过视觉模型和道路检测特征代码进行直接匹配，通过迭代动态计算并实时更新数据参数。
- 7.关于误差反向传播算法，下列说法正确的是______。 选项： A、误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B、误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C、使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D、使用误差反向传播算法可以更新权值，最小化损失函数
- 8.通过求解损失函数的最小值，可以实现求解模型参数、优化模型参数和评价模型学习效果的目的选项： A:正确; B:错误
- 9.模型匹配算法的原理是通过视觉模型和道路检测特征代码进行直接匹配,通过迭代动态计算并实时更新数据参数 选项：A、正确 B、错误
- 10.()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 选项： A:损失函数$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降 B:损失函数$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降 C:损失函数$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降 D:损失函数$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降
- 11.下列有关梯度下降法描述正确的是（）。 选项： A、在机器学习中，梯度下降法是一种最简单、常用的优化算法。 B、批量梯度下降法在每次迭代时需要计算每个样本上损失函数的梯度并求和。当训练集中的样本数量????很大时，空间复杂度比较高，每次迭代的计算开销也很大。 C、随机梯度下降法是为了减少每次迭代的计算复杂度，在每次迭代时只采集一个样本，然后计算这个样本损失函数的梯度并更新参数。 D、小批量梯度下降法是随机选取一小部分训练样本来计算梯度并更新参数。 E、梯度下降一定可以收敛到全局最优解。
- 12.99. 训练机器学学习算法的目的，是通过“优化”模型参数使得目标函数达到最优。 选项： A: 对 B: 错
- 13.在神经网络中，我们是通过以下哪人方法在训练网络的时候更新参数，从而最小化损失函数的? 选项： A:正向传播算法 B:池化计算 C:卷积计算 D:反向传播算法
- 14.在神经网络中，我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数，从而最小化损失函数的？ 选项： A:正向传播算法 B:池化计算 C:卷积计算 D:反省传播算法
- 15.关于梯度下降法叙述正确的有？选项： A:精度下降方法迭代时将沿着梯度方向进行更新; B:梯度下降方法迭代时将沿着负梯度方向进行更新; C:梯度方向是使得函数值下降最快的方向; D:梯度方向是使得函数值上升降最快的方向
- 16.在深度学习中，反向传播算法可以用于计算模型参数的梯度。
- 17.在神经网络的训练过程中，模型训练的目的是（）。 选项： A、更新激活函数，使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 B、更新损失函数，使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 C、更新权重W和偏置b，使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 D、同时更新权重W、偏置b、损失函数和激活函数，使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。
- 18.为什么批量梯度下降法(BGD)寻优路径相对比较平滑？选项： A:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值减小的方向; B:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值增加的方向; C:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值不变的方向; D:批量梯度下降法(BGD)每一次对模型参数的调整，都朝向代价函数值发生变化的方向
