神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。（)

A.神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征

B.向量[0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.6]的维数是10

C.误差的反向传播，即根据从输出层到第一个隐藏层的结果，逐层修改神经元的连接权值参数，使得损失函数值最小

D.损失函数是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小

A.多个卷积层后面跟着的是一个池化层

B.多个池化层后面跟着的是一个卷积层

C.全连接层(FC)位于最后的几层

D.全连接层(FC)位于开始的几层

A.单个感知器可以实现线性分类。

B.神经元是神经网络的基本组成单元。

C.多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

D.多个感知器可以解决非线性问题的分类。

A.多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。

B.多层神经网络的各层神经元之间通过可修正的权值互联。

C.多层神经网络的同一层的神经元之间通过可修正的权值互联。

D.多层神经网络可以实现非线性判别。

A.输入层

B.隐藏层

C.输出层

D.激励函数层

A.隐藏层数目

B.正则化参数

C.梯度下降法迭代的步数

D.批大小

A.ReLU

B.tanh

C.sigmoid

D.其他都不是