A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
C.在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
D.模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则
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第1题
A.BP神经网络是前馈神经网络
B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的
C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层
D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射
第2题
A.学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高
B.固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成
C.过高的学习值会使损失值不降反升
D.学习率对模型训练时长有影响，对模型性能没有影响
第3题
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
第4题
A.样本越少，模型的方差越大
B.如果模型性能不佳，可减少样本多样性进行优化
C.增加数据可以减少模型方差
D.样本越多，模型训练越快，性能越好
第5题
A.在测量平差问题中，描述观测量、未知参数数学期望关系的模型
B.在测量平差问题中，描述观测值、未知参数及其相互间统计性质的模型
C.在测量平差中，描述观测模型中元素的数学关系式
D.在测量平差中，描述观测量、已知量之间数学关系的模型
第6题
A.在测量平差问题中，描述观测量、未知参数数学期望关系的模型
B.在测量平差问题中，描述观测值、未知参数及其相互间统计性质的模型
C.在测量平差中，描述观测模型中元素的数学关系式
D.在测量平差中，描述观测量、已知量之间数学关系的模型
第7题
A.虽然参数通常是未知的，但参数不是随机变量
B.由于参数通常是未知的，所以参数是随机变量
C.参数是用来描述总体特征的概括性数字度量
D.样本均值和样本方差属于参数
E.参数是用来描述样本特征的概括性数字度量
第8题
A.函数的三要素是函数名、参数和返回值，其中参数和返回值不是必须的
B.如果没有return语句，则Python函数默认返回值为None
C.函数可以嵌套
D.函数不可以嵌套
第9题
A.加速
B.减速
C.p14
D.P16
第10题
A.A.MSS VLR参数MCF
B.B.MSS PRFILE 17的3
C.C.HLR HLR参数MCF
D.D.HLR PRFILE 17的3
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