题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移？（）
A.搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
B.赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
C.随机赋值
D.以上都不正确的
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A.搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
B.赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
C.随机赋值
D.以上都不正确的
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A.随机赋值，祈祷它们是正确的
B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C.赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
D.以上都不正确
A.第一隐藏层中的每个神经元将执行相同的计算。因此，即使在梯度下降的多次迭代之后，层中的每个神经元将执行与其他神经元相同的计算。
B.第一隐层中的每个神经元在第一次迭代中执行相同的计算。但是在梯度下降的一次迭代之后，他们将学会计算不同的东西，因为已经“破坏了对称性”。
C.第一个隐藏层中的每个神经元将执行相同的计算，但不同层中的神经元执行不同的计算，因此完成了课堂上所描述的“对称性破坏”。
D.即使在第一次迭代中，第一个隐藏层的神经元也会执行不同的计算，因此，它们的参数会以自己的方式不断演化
A.一种竞争学习型的无监督神经网络
B.将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构
C.SOM寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D.输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合
B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合
C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量
D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合
神经网络模型（Neural Network）因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元（Neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的（）。
A.每个神经元有一个输入和一个输出
B.每个神经元有多个输入和一个输出
C.每个神经元有一个输入和多个输出
D.每个神经元有多个输入和多个输出
A.对加权累加信息进行非线性变化(通过激活函数)
B.将加权累加信息向后续相邻神经元传递
C.对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加
D.向前序相邻神经元反馈加权累加信息
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
