题目内容
（请给出正确答案）
A.隐藏层数适当诚少,神经网络的分辨能力不变
B.隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
C.隐藏层数适当增加，神经网络的分辨能力越强
D.隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强
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更多“深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于…”相关的问题
A.在选择神经网络的层数时，隐藏层的层数应该是越少越好。
B.神经网络的模型受到神经元的传递函数、网络结构和连接权值的学习这三个因素的影响。
C.在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现欠学习的问题。
D.在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现过学习的问题。
A.深度学习采用多层前向神经网络
B.神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”，一般应具有多个隐藏层
C.深度神经网络相邻层节点之间有连接，但不一定是全连接
D.深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接
A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题
B.前馈神经网络可用有向无环图表示
C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
A.多层前向神经网络一般需要同一层神经元间相互连接
B.深度学习一般使用具有多个隐藏层的神经网络
C.训练神经网络的主要目的是学习神经元间的连接权值
D.卷积神经网络（CNN）可以逐层抽取数据特征实现自动特征学习
A.网络结构的层次越深，其学习的特征越多，10层的结构要优于5层的。
B.网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络要比4层的训练时间更长。
C.在不同的网络结构中，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量一定越多。
D.深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多寡相关。
A.人工神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成。深度学习一般要求有多个隐藏层
B.卷积神经网络具有天然的网络权重值共享和网络局部稀疏性连接的特性，这种连接恰好也符合生物神经元的稀疏性响应特性
C.卷积神经网络有两个基本概念：权值共享和池化。权值共享使权值参数的个数减小；池化可以使特征图减小，简化计算
D.损失函数层的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数，它是一个非负的实数值函数，它的值越小，反应该网络的数据拟合性能越好，也就是其结果越逼近原始输入数据
A、权重归一化
B、dropout
C、batch nomalization
D、增加更多的隐层数，提高网络的深度，深度增大性能也会不断提升
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