1.15 总结-深度学习第二课《改善深层神经网络》-Stanford吴恩达教授
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总结
第 41 题
如果你有10,000,000个例子，你会如何划分训练/开发/测试集？
A.33%训练，33%开发，33%测试
B.60%训练，20%开发，20%测试
C.98%训练，1%开发，20%测试
第 42 题
开发和测试集应该：
A.来自同一分布
B.来自不同分布
C.完全相同（一样的(x, y)对）
D.数据数量应该相同
第 43 题
如果你的神经网络方差很高，下列哪个尝试是可能解决问题的？
A.添加正则项
B.获取更多测试数据
C.增加每个隐藏层的神经元数量
D.用更深的神经网络
E.用更多的训练数据
第 44 题
你正在为苹果，香蕉和橘子制作分类器。 假设您的分类器在训练集上有0.5％的错误，以及开发集上有7％的错误。 以下哪项尝试是有希望改善你的分类器的分类效果的？
A.增大正则化参数 λ\lambdaλ
B.减小正则化参数 λ\lambdaλ
C.获取更多训练数据
D.用更大的神经网络
第 45 题
什么是权重衰减？
A.正则化技术（例如L2正则化）导致梯度下降在每次迭代时权重收缩
B.在训练过程中逐渐降低学习率的过程
C.如果神经网络是在噪声数据下训练的，那么神经网络的权值会逐渐损坏
D.通过对权重值设置上限来避免梯度消失的技术
第 46 题
当你增大正则化的超参数 λ\lambdaλ 时会发生什么？
A.权重变小（接近0）
B.重量变大（远离0）
C.2倍的 λ\lambdaλ 导致2倍的权重
D.每次迭代，梯度下降采取更大的步距（与 λ\lambdaλ 成正比）
第 47 题
在测试时候使用dropout：
A.不随机关闭神经元，但保留1/keep_brob因子
B.随机关闭神经元，保留1/keep_brob因子
C.随机关闭神经元，但不保留1/keep_brob因子
D.不随机关闭神经元，也不保留1/keep_brob因子
第 48 题
将参数keep_prob从（比如说）0.5增加到0.6可能会导致以下情况（选出所有正确项）：
A.正则化效应被增强
B.正则化效应被减弱
C.训练集的误差会增加
D.训练集的误差会减小
第 49 题
以下哪些技术可用于减少方差（减少过拟合）？（选出所有正确项）
A.梯度消失
B.数据扩充
C.Dropout
D.梯度检查
E.Xavier初始化
F.L2正则化
G.梯度爆炸
第 50 题
为什么要对输入 xxx 进行正则化？
A.让参数初始化更快
B.让代价函数更快地优化
C.更容易做数据可视化
D.是另一种正则化——有助减少方差
41-50题 答案
41.C 42.A 43.AE 44.AC 45.A 46.A 47.D 48.BD 49.BCF 50.B
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