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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

下面哪个选项不是神经网络训练过程中过拟合的防止方法（)？

A.增加学习率

B.L2正则化

C.dropout

D.提前终止

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第1题

对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的（)。

A.卷积滤波矩阵中的参数

B.全连接层的链接权重

C.激活函数中的参数

D.模型的隐藏层数目

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第2题

下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个（)？

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

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第3题

下面哪个选项不是OpenVINO推理引擎的功能（)？

A.支持优化后的模型执行加速

B.对OpenCV等图像处理库进行指令加速

C.执行用户层的优化模型调用

D.辅助训练模型

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第4题

下面哪个选项不是顾客在议价过程中使用的小计俩（)。

A.余额不足

B.推荐亲友

C.服务不满意

D.去其他店铺

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第5题

过拟合问题是模型在训练集表现较好，但在测试集表现较差，为了避免过拟合问题,我们可以采取以下哪些方法？（)

A.数据集合扩充

B.L1和L3正则化

C.提前停止训练

D.使用Dropout方法

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第6题

下面哪个选项不属于S-S法中第二阶段的训练内容（)

A.事物基础性概念的训练

B.匹配训练

C.手势符号的训练

D.选择的训练

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第7题

特征选择的必要性体现在？（)

A.避免维度爆炸问题

B.提升模型泛化能力，避免过拟合

C.简化模型，使之容易被解释

D.减少训练的时间

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第8题

我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化？（)

A.超参数

B.特征值

C.样本数目

D.参数

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第9题

在训练神经网络过程中我们目的是让损失函数不断减少,我们常用以下哪种方法最小化损失函数？（)

A.梯度下降

B.正则化

C.Dropout

D.交叉验证

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第10题

下面哪个选项不是属于营养性添加剂？（)

A.氨基酸添加剂

B.维生素添加剂

C.微量元素添加剂

D.药物添加剂

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第11题

下面选项中哪个不是DEH的功能（)。

A.自动启动功能

B.超速保护功能

C.负荷自动控制功能

D.轴向位移保护功能

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