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[多选题]

神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?()

A.模型梯度快速变大

B.模型权重变为NaN值

C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0

D.损失函数持续减小

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更多“神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?()”相关的问题

第1题

假设目标遍历的类别非常不平衡,即主要类别占据了训练数据的99%,现在你的模型在训练集上表现为99%的准确度,那么下面说法正确的是:( )

A准确度并不适合衡量不平衡类别问题

B准确度适合衡量不平衡类别问题

C精确度和召回率适合于衡量不平衡类别问题

D精确度和召回率不适合衡量不平衡类别问题

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第2题

以下描述错误的是?( )

ASVM是这样一个分类器,他寻找具有最小边缘的超平面,因此它也经常被称为最小边缘分类器(minimalmarginclassifier)

B在聚类分析中,簇内的相似性越大,簇间的差别越大,聚类的效果越好

C在决策树中,随着树中节点变得太大,即使模型的训练误差还在继续减低,但是检验误差开始增大,这是出现了模型拟合不足的问题

D聚类分析可以看做是一种非监督的分类

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第3题

关于主成分分析PCA说法正确的是:( )

A我们必须在使用PCA前规范化数据

B我们应该选择使得模型有最大variance的主成分

C我们应该选择使得模型有最小variance的主成分

D我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化

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第4题

当我们构造线性模型时,我们注意变量间的相关性.在相关矩阵中搜索相关系数时,如果我们发现3对变量的相关系数是(Var1和Var2,Var2和Var3,Var3和Var1)是-0.98,0.45,1.23.我们可以得出什么结论:( )

A.Var1和Var2是非常相关的

B.因为Var和Var2是非常相关的,我们可以去除其中一个

C.Var3和Var1的1.23相关系数是不可能的

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第5题

在有监督学习中,我们如何使用聚类方法?:( )

A.我们可以先创建聚类类别,然后在每个类别上用监督学习分别进行学习

B.我们可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习

C.在进行监督学习之前,我们不能新建聚类类别

D.我们不可以使用聚类“类别id”作为一个新的特征项,然后再用监督学习分别进行学习

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第6题

对应GradientBoostingtree算法,以下说法正确的是:( )

A.当增加最小样本分裂个数,我们可以抵制过拟合

B.当增加最小样本分裂个数,会导致过拟合

C.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低variance

D.当我们减少训练单个学习器的样本个数,我们可以降低bias

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第7题

假设我们要解决一个二类分类问题,我们已经建立好了模型,输出是0或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概率估计,就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值,那么现在关于模型说法,正确的是:( )

A.模型分类的召回率会降低或不变

B.模型分类的召回率会升高

C.模型分类准确率会升高或不变

D.模型分类准确率会降低

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第8题

下面那个决策边界是神经网络生成的?( )

A.A

B.D

C.C

D.B

E.以上都有

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第9题

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?( )

A.学习率(learningrate)太低

B.正则参数太高

C.陷入局部最小值

D.以上都有可能

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第10题

考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?( )

A.把除了最后一层外所有的层都冻住,重新训练最后一层

B.对新数据重新训练整个模型

C.只对最后几层进行调参(finetune)

D.对每一层模型进行评估,选择其中的少数来用

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