题目内容

反向传播是______开始从后往前传播，梯度逐步传递至第一层。

A. 输入层数据
B. 损失函数
C. 偏置
D. 权重

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在梯度下降过程中，_______是用来控制算法每一轮迭代中的更新步长，如果学习率设置的太大容易振荡,设置太小则收敛速度太慢。

A. 学习率
B. 损失函数
C. 偏置
D. 权重

从研究角度看，_______是基于多层神经网络的，海量数据为输入的、发现规则自学习的方法。

A. 深度学习
B. 特征学习
C. 模式识别
D. 自动翻译

深度学习与机器学习最主要的区别在于______，即随着数据规模的增加其性能也不断增长。当数据很少时，深度学习算法的性能并不好。

A. 特征处理
B. 硬件依赖
C. 数据依赖性
D. 问题解决方式

正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛化误差的技术，主要用来防止________。

A. 泛化
B. 过拟合
C. 欠拟合
D. 鲁棒性