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题目内容
（请给出正确答案）
A.将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。
B.TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。
C.将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。
D.GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素
答案
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第2题
A.多层人工神经网络模型可以有很强的特征学习能力。
B.深度学习模型对原始数据有更本质的表达。
C.深度神经网络可以采用逐层训练方法进行优化。
D.训练时可以将上层训练好的结果作为下层训练过程中的初始化参数。
第3题
A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练
B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层
C.使用新的数据集重新训练模型
D.所有答案均不对
第6题
A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒
B.可以处理冗余特征
C.训练ANN是一个很耗时的过程
D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络
第10题
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
