题目内容

关于集成学习,下列说法错误的是

A. 集成学习一定能提升个体学习器的性能
Bagging方法中,个体学习器之间彼此独立
C. Boosting是一种重视错误样本的学习方法
D. Boosting方法中,个体学习器存在强依赖

查看答案
更多问题

如果使用的学习率太大,会导致

A. 网络收敛的慢
B. 网络收敛的快
C. 网络无法收敛
D. 不确定

在一个神经网络里,知道每一个神经元的权值和偏差值是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差,就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是

A. 随机赋值,祈祷他们是正确的
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. 以上说法都不正确

下列目标检测网络中,哪个是一阶段的网络

A. Faster-rcnn
B. RFCN
C. YOLOV3
D. SPP-net

SSD主要通过哪种方法来解决检测不同大小目标的问题

A. 设置更多的anchor尺寸
B. 设置更多的anchor纵横化
C. 在不同的特征图上进行预测
D. 使用图像金字塔作为输入

答案查题题库