一、填空题
1.‌卷积层的输出通常由3个量来控制，它们分别是深度、步幅和（        ）。
正确答案：补零
正则化描述正确的是2.‎深度神经网络和浅度神经网络模型具有相似的结构，由输入层、输出层和(        )构成。
正确答案：隐层
3.‍我们将在深度网络学习的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃的方法称作（        ）。
正确答案：Dropout
二、判断题
1.‎池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸，从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。
正确答案：√
2.‌多伦多大学的Geoffrey Hinton教授利用预训练的方式来缓解局部最优解的问题，提出了真正意义上的深度神经网络，从而掀起了第二次机器学习热潮——“深度学习”。
正确答案：√
3.​正则化方法是一种通过引入额外的新信息来解决机器学习中过拟合问题的方法。
正确答案：√
4.​全连接的神经网络应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。
正确答案：√
三、多选题
1.​以下能够避免过拟合的方法有？(        )
A.数据增强，从数据源头获取更多数据
B.增加训练次数
C.增加网络的深度
D.正则化
正确答案：A、D
2.‎以下能够避免梯度消失和梯度爆炸的方法有？(        )
A.梯度裁剪，给定梯度的上下阈值
B.批规范化
C.使用残差网络结构
D.采用带记忆的网络结构，如LSTM
正确答案：A、B、C、D
3.‍以下哪些属于深层网络模型？(        )
A.AlexNet
B.VGG
C.GoogleNet
D.ResNet
正确答案：A、B、C、D
4.‎卷积层具有以下哪些特点？(      )
A.稀疏交互
B.参数共享
C.等变表示
D.稠密交互
正确答案：A、B、C

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