上期考试答案及解析：ABBAB

1、以下哪个场景不适合使用迁移学习？

A、场景不同、数据量大

B、场景不同、数据量小

C、场景相似、数据量大

D、场景相似、数据量小

解析：正确答案A，不同场景、且数据足够，建议建立全新模型

2、以下哪个模型是为了解决RNN模型预测只能使用前部信息、而无法使用后部信息的问题的。

A、LSTM

B、BRNN

C、DRNN

解析：正确答案B

3、输入是一维的数字序列，RNN有一个隐藏层，包含4个神经元，输出也为一维的数字序列，建立这样的模型，需要训练的参数有多少？

A、20

B、29

C、35

D、40

解析：正确答案B，4*1+4*（4+1）+1*（4+1）=29

4、以下哪种组合是一个比较合理的CNN结构组合。

A、填充卷积池化

B、卷积填充池化

C、池化填充卷积

D、卷积卷积卷积

解析：正确答案A，先填充再卷积然后池化

5、CNN技术只适用于图像处理任务中。

A、正确

B、错误

解析：正确答案B，卷积计算可以帮助快速提取图像中的轮廓信息，也可以应用于结构数据中的特征提取

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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、下面说法是否正确：在实际应用中，对于训练集中没有出现过的数据，模型的表现会不佳。（单选题）

A、正确

B、错误

2、深度学习常用的工具包包括了哪些？（多选题）

A、Sklearn

B、Pandas

C、Numpy

D、Matplotlib

3、对于有三个特征的数据，生成二次项后，总特征数量为？（包括常数项）（单选题）

A、7

B、10

C、8

D、9

4、最简单的MLP结构可以理解为若干逻辑回归的组合，因此其在解决非线性边界分类问题时，需要生成新的高次项数据作为输入。（单选题）

A、正确

B、错误

5、以下哪些函数可以作为MLP中的激活函数？（多选题）

A、sigmoid

B、Relu

C、Linear

D、Softmax

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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