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在下面哪种情况下，一阶梯度下降不一定正确工作（可能会卡住）？￥（ ）
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假设你需要调整参数来最小化代价函数（cost function），可以使用下列￥哪项技术？（ ）
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下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？（指神经网￥络模型能拟合复杂函数的能力）（ ）
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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？（ ）
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下列哪一项在神经网络中引入了非线性？（ ）
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下面哪项操作能实现跟神经网络中 Dropout 的类似效果？（ ）
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梯度下降算法的正确步骤是什么？( ）￥1.计算预测值和真实值之间的误差￥2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值￥3.把输入传入网络，得到输出值￥4.用随机值初始化权重和偏差￥5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
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输入图片大小为 200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，￥padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，￥stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之￥后，输出特征图大小为：（）
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关于 Logit 回归和 SVM 不正确的是（）
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已知一组数据的协方差矩阵 P,下面关于主分量说法错误的是( )
