题目内容

如果增加神经网络的宽度，精确度会增加到一个阈值，然后开始降低。造成这一现象的原因可能是

A. 只有一部分核被用于预测
B. 当核数量增加，神经网络的预测能力降低
C. 当核数量增加，其相关性增加，导致过拟合
D. 以上都不对

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假设只有少量数据来解决某个具体问题，但有个预先训练好的神经网络来解决类似问题。可以用下面哪些方法来利用这个预先训练好的网络

A. 把除了最后一层外所有的层都冻结，重新训练最一层
B. 重新训练整个模型
C. 只对最后几层进行微调
D. 对每一层模型进行评估，只使用少数层

下列哪个不属于CRF模型对于HMM模型的优势

A. 特征灵活
B. 速度快
C. 可以容纳较多的上下文信息
D. 能够做到全局最优

在神经网络中，下列哪种技术用于解决过拟合

A. Dropout
B. 正则化
C. early stop
D. Batch Normalizaiton

下列模型，属于判别式模型的有

A. 隐马尔可夫模型
B. 支持向量机
C. 朴素贝叶斯
D. 神经网络