深度模型中的关键问题试卷附答案.doc

深度模型中的关键问题试卷附答案

一、判断题

1.冯·诺伊曼的引言表明，模型中的参数越多，其拟合的维度就越高。

对(正确答案)

错

2.预训练模型在低层特征上不具有通用性，不能捕捉数据的基本特征。

对

错(正确答案)

3.如果训练数据不足，模型容易记住训练数据中的噪音和细节，而不是学习到数据的潜在模式，从而导致在未见过的数据上表现不佳。

对(正确答案)

错

4.迁移学习需要在新任务上从头开始训练模型。

对

错(正确答案)

5.迁移学习通过在不同任务之间共享知识来减少对大量数据的需求。

对(正确答案)

错

6.数据增强技术可以提升深度模型在数据量有限情况下的性能。

对(正确