A.网中网(NIN)结构用全连接的多层感知机去代替传统的卷积,提升了模型的计算性能,但计算量显著增加
B.网络层数越多,学习率可设置偏大,否则容易引起梯度消失
C.VGG只要很少的迭代次数就会收敛,这是因为小的过滤尺寸起到了隐式的正则化的作用
D.Bagging中每个训练集互不相关,而Boosting中训练集要在上一轮的结果上进行调整,所以不能并行计算
A.育婴师分别和每一个婴儿进行一对一的练习
B.组织家长和婴儿进行一对一的练习并个别指导
C.做统一的团体游戏训练
D.不同的学习内容在同一时 间内进行练习。
A.设计各领域开展目标和游戏活动时,要充分考虑施教者的开展需要和学习兴趣
B.有选择、有间隔、有变化地反复进展训练
C.帮助婴儿积累多种经历
D.帮助婴儿熟练操作各种技能,促进各领域开展
A.设计各领域开展目标和游戏活动时,要充分考虑施教者的开展需要和学习兴趣
B.有选择、有间隔、有变化地反复进展训练
C.帮助婴儿积累多种经历
D.帮助婴儿熟练操作各种技能,促进各领域开展
A.矫正3月龄,诱导在不同方向够取物品
B.矫正6月龄,练习双手传递、敲打及扔安全的物品或玩具
C.矫正9月龄,学习用拇、食指捏取小物品
D.矫正1岁,学习翻书、涂鸦、搭积木、自主进食
E.实际2-3岁,玩亲子互动游戏,如认五官;引导其有意识的语言表达
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
A.如果学习率很小,则优化成本函数将花费大量时间
B.如果学习率非常高,则梯度下降可能永远不会收敛
C.学习率是使用损失函数导数和步长来计算的
D.学习率是梯度下降算法中的超参数