题目内容
（请给出正确答案）
A.交叉熵也可以作为分类预测问题的损失函数
B.在使用梯度下降时，加上冲量项会减少训练的速度，但可能会增加陷入局部极小值的可能
C.与批量梯度下降法相比，使用小批量梯度下降法可以降低训练速度，但达到全局最优解可能需要更多的迭代次数
D.神经元的激活函数选择不影响神经网络的训练过程和最终性能
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第1题
A.FasterRCNN主要是采用选择性搜索实现候选框提取
B.FasterRCNN使用SVM进行目标类别分类
C.FasterRCNN使用一个卷积实现分类和位置微调
D.FasterRCNN的损失函数与RCNN相同，位置损失函数采用交叉熵
第2题
A.如果训练样本量较大，可选用随机梯度下降(SGD)，它考虑历史梯度信息，更容易跳出局部极小值点
B.在高度非凸的深度网络优化过程，主要难点是鞍点
C.用无监督数据作分层预训练(Layer-wisePre-train)有助于解决梯度饱和问题
D.Sigmoid交叉熵损失函数适合于多标签学习，每一维彼此独立
第3题
如果你训练的模型代价函数J随着迭代次数的增加，绘制出来的图如下，那么()。
A.无论你在使用mini-batch还是批量梯度下降，看上去都是合理的
B.如果你正在使用mini-batch梯度下降，那可能有问题;而如果你在使用批量梯度下降，那是合理的
C.如果你正在使用mini-batch梯度下降，那看上去是合理的;而如果你在使用批量梯度下降，那可能有问题
D.无论你在使用mini-batch还是批量梯度下降，都可能有问题
第4题
A.对激活函数的输出结果进行范围限定，有助于梯度平稳下降，而ReLU输出范围无限的函数会导致梯度消失问题
B.ReLU函数中所有负值均被截断为结果0，从而导致特征丢失，可适当调高学习率避免此类情况
C.RMSProp学习率调整策略引入累积梯度的概念，从而解决学习率过早趋向于0而结束训练
D.随机梯度下降(SGD)每次更新只随机取一个样本，按照固定学习率计算梯度，所以速度较快
第5题
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
第7题
A.ReLU函数的输出是非零中心化的，给后一层的神经网络引入偏置偏移，会影响梯度下降的效率
B.ReLU神经元在训练时比较容易“死亡”.在训练时，如果参数在一次不恰当的更新后，第一个隐藏层中的某个ReLU神经元在所有的训练数据上都不能被激活，那么这个神经元自身参数的梯度永远都会是0，在以后的训练过程中永远不能被激活.
C.LeakyReLU在输入时，保持一个很小的梯度，这样当神经元非激活时也能有一个非零的梯度可以更新参数，这在一定程度上缓解了梯度消失问题
D.三个选项均正确
第8题
A.梯度方向是函数值下降最快方向
B.梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法
C.梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
D.梯度反方向是函数值下降最快方向
第10题
A.权重和偏置都可以取全零初始化
B.使用正态分布初始化，但权重取太大或太小都会影响网络的训练
C.Xavier初始化可以减少梯度消失
D.合适的权重初始化可以加快神经网络的训练和效果
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