题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
深度学习模型区别于早期的人工神经网络的是（）。
A.增加数据量
B.改变算法
C.增加模型训练的层次
D.增加标签量
答案
C、增加模型训练的层次
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A.改变算法
B.增加数据量
C.增加模型训练的层次
D.增加标签量
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第2题
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题，关于这些问题以下说法错误的是哪些
A.复杂的模型时容易发生欠拟合问题
B.神经网络不会出现过拟合问题
C.正则化方法可以减少过拟合问题
D.增加数据量不能减少过拟合问题
第3题
13、超参数和参数的区别。参数一般是模型需要根据训练数据可以自动学习出的变量。超参数一般就是根据经验确定预设的变量。下面哪些是超参数
A.深度学习模型的权重，偏差
B.深度学习的学习速率、人工神经网络的层数
C.深度学习的迭代次数
D.深度学习的每层神经元的个数
第6题
2006年，深度学习元年，深度学习之父Hinton提出了哪些观点：（)。
A.多层人工神经网络模型可以有很强的特征学习能力。
B.深度学习模型对原始数据有更本质的表达。
C.深度神经网络可以采用逐层训练方法进行优化。
D.训练时可以将上层训练好的结果作为下层训练过程中的初始化参数。
第7题
下列关于深度学习的描述正确的是（）
A.深度学习不是机器学习的一个分支领域
B.深度学习是基于浅层神经网络进行学习
C.深度学习的“深度”是指超过一层的神经网络
D.深度学习就是构建一个具有单层隐层的人工神经网络模型，通过提供海量数据对机器进行训练，得到具有代表性的特征信息
第8题
当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力（）
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第9题
当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。（)
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