题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
在超参数搜索过程中，只照顾一个模型（使用熊猫策略）还是一起训练大量的模型（鱼子酱策略）在很大程度上取决于？（）
A.是否使用批量（batch）或小批量优化（mini-batchoptimization）
B.神经网络中局部最小值（鞍点）的存在性
C.拥有多大的计算能力
D.需要调整的超参数的数量
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B.神经网络中局部最小值（鞍点）的存在性
C.拥有多大的计算能力
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A.条形码即是EAN商品条形码，国内生产的商品的条形码一般为69码
B.须和实物外包装上的条形码信息完全一致，将应用于无线条码搜索
C.不同容量必须有不同的条形码，否则只能提交一个容量规格
D.须是印刷在外包装上的，不得使用不干胶粘贴的条形码
E.产品属性/参数图中有一张条形码特写图，须提供清晰的实物包装特写图，须包含部分产品信息，不得只截取条形码部分
F.可以提供电子版的、非实物包装拍摄的条形码特写图
A.特征X1很可能被排除在模型之外
B.特征X1很可能还包含在模型之中
C.无法确定特征X1是否被舍
D.以上答案都不正确
A.在λ非常小的情况下，偏差低，方差低
B.在λ非常小的情况下，偏差低，方差高
C.在λ非常小的情况下，偏差高，方差低
D.在λ非常小的情况下，偏差低，方差低
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练，之后取所有值的平均值，而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p，也就是说，一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时，无论输入或者相关的参数是什么，它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段，对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因，所以每一次训练，它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术（比如MaxNorm）一起使用，来防止神经网络的过拟合
A.XmlTextReader类提供对XML数据的快速、非高速缓存的只进读访问
B.XPathNavigator类提供W3CXPath1.0数据模型，而不是用于导航的光标样式模型的存储
C.XslTransform类是一个W3CXSLT1.0规范兼容的XSLT处理器，用于转换XML文档
D.XmlTextReader类提供一种生成XML的快速只进方法
本题要利用LAWS CH 85.RAW中的数据。
(i)使用与第3章习题4一样的模型，表述并检验虚拟假设：在其他条件不变的情况下，法学院排名对起薪中位数没有影响。
(ii)新生年级的学生特征(即LSAT和GPA) 对解释salary而言是个别或联合显著的吗？
(iii)检验是否要在方程中引入入学年级的规模(clsize) 和教职工的规(faculty) ; 只进行一个检验。(注意解释clsize和faculty的缺失数据。)
(iv)还有哪些因素可能影响到法学院排名，但又没有包括在薪水回归中？
