下面关于深度学习网络结构的描述,正确的说法是哪个?
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.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。
B.局域网一般限于一个单位、公司、学习或建筑物内部,覆盖范围比较小
C.互联网是一种跨越大地域(省、市或国家)的网络,由端点计算机和通信子网构成
D.计算机网络是地理上分散的多台独立的计算机通过软硬件设备互连,以实现资源共享和信息交换的系统
A. 自主学习是网络教学过程中最核心的学习模式,因此,以自主学习为考察对象来设计网络教学策略更具实际意义和理论价值,是唯一行之有效的方法
B. 影响基于网络的自主学习的个性关键因素是学习者的认知能力、认知水平、学习风格以及爱好特征
C. 自主学习有两个最为显著的特征:一是自主性,二是随意性
D. 自主学习就是学习者根据自己的认知水平学习风格等自身因素确定学习目标、选择学习内容和学习方式,进行积极主动的自我控制,使其“行为和产生特殊行为的性能发生变化”的过程
A、如果参数较多,则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合
B、参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上
C、可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用,即可以把参数看成是卷积提取特征的方式,该方式与位置无关
D、参数越多,才能避免过拟合,减少参数容易导致过拟合
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
A. 对于信息技术,我们要扬长避短,合理充分地发挥其作用
B. 信息技术使许多青少年患上"网络成瘾症",因而青少年不适宜上网
C. 信息技术将对社会发展、科技进步及个人生活与学习将产生巨大影响
D. 信息技术对社会的影响既有积极的一面,也有消极的一面
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