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问答题
对于图像分类任务，Inception模块的主要作用是？
答案：
A.增加网络深度
B.减少参数数量
C.提取多尺度特征
D.提高计算效率
正确答案：C
答案解析：Inception模块主要用于提取多尺度特征。
B.减少参数数量
C.提取多尺度特征
D.提高计算效率
正确答案：C
答案解析：Inception模块主要用于提取多尺度特征。
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问答题
以下哪种技术常用于解决深度神经网络中的过拟合问题，同时不增加计算量？
答案： A.早停法
B.正则化
C.数据增强
D.模型压缩
正确答案：A
答案解析：早停法常用于解决过拟合问题且不增加计算量。问答题
在强化学习中，当环境的动态模型未知时，哪种算法通常更适用？
答案： A.策略梯度算法
B.基于模型的算法
C.无模型的算法
D.动态规划算法
正确答案：C
答案解析：当环境动态模型未知时，无模型的算法通常更适用。问答题
对于深度神经网络的训练，以下哪种初始化方法有助于缓解梯度消失和爆炸问题？
答案： A.随机初始化
B.正交初始化
C.零初始化
D.均匀初始化
正确答案：B
答案解析：正交初始化有助于缓解梯度消失和爆炸问题。问答题
以下哪种模型在处理序列到序列的学习任务时，能够更好地捕捉长期依赖关系？
答案： A.门控循环单元（GRU）
B.长短时记忆网络（LSTM）
C.简单循环神经网络（RNN）
D.卷积神经网络（CNN）
正确答案：B
答案解析：LSTM在处理序列到序列学习任务时，能更好地捕捉长期依赖关系。问答题
生成对抗网络（GAN）中的判别器优化目标可以等价于最小化以下哪种损失？
答案： A.交叉熵损失
B.均方误差损失
C.绝对值损失
D.对数损失
正确答案：A
答案解析：GAN中的判别器优化目标可等价于最小化交叉熵损失。