sheng的学习笔记-【中文】【吴恩达课后测验】Course 2 - 改善深层神经网络 - 第三周测验

课程2_第3周_测验题

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第一题

1.如果在大量的超参数中搜索最佳的参数值，那么应该尝试在网格中搜索而不是使用随机值，以便更系统的搜索，而不是依靠运气，请问这句话是正确的吗？

A. 【  】对

B. 【  】不对

答案：

B.【 √ 】不对

第二题

2.每个超参数如果设置得不好，都会对训练产生巨大的负面影响，因此所有的超参数都要调整好，请问这是正确的吗？

A. 【  】对

B. 【  】不对

答案：

B.【 √ 】不对

第三题

3.在超参数搜索过程中，你尝试只照顾一个模型（使用熊猫策略）还是一起训练大量的模型（鱼子酱策略）在很大程度上取决于：

A. 【  】是否使用批量（batch）或小批量优化（mini-batch optimization）

B. 【  】神经网络中局部最小值（鞍点）的存在性

C. 【  】在你能力范围内，你能够拥有多大的计算能力（注：就是高性能电脑和低性能电脑的区别）

D. 【  】需要调整的超参数的数量

答案：

C.【 √ 】在你能力范围内，你能够拥有多大的计算能力（注：就是高性能电脑和低性能电脑的区别）

第四题

4.如果您认为$\beta$（动量超参数）介于0.9和0.99之间，那么推荐采用以下哪一种方法来对$\beta$值进行取样？

A. 【  】

r = np.random.rand()
beta = r * 0.09 + 0.9

B. 【  】

r = np.random.rand()
beta = 1 - 10 ** ( - r - 1 )

C. 【  】

r = np.random.rand()
beta = 1 - 10 ** ( - r + 1 )

D. 【  】

r = np.random.rand()
beta = r * 0.9 + 0.09

答案：

B.【 √ 】

r = np.random.rand()
beta = 1 - 10 ** ( - r - 1 )

第五题

5.找到好的超参数的值是非常耗时的，所以通常情况下你应该在项目开始时做一次，并尝试找到非常好的超参数，这样你就不必再次重新调整它们。请问这正确吗？

A. 【  】对

B. 【  】不对

答案：

B.【 √ 】不对

第六题

6.在视频中介绍的批量标准化中，如果将其应用于神经网络的第l层，您应该对谁进行标准化？

A. 【  】$z^{[l]}$

B. 【  】$W^{[l]}$

C. 【  】$b^{[l]}$

D. 【  】$b^{[l]}$

答案：

A.【 √ 】$z^{[l]}$

第七题

7.在标准化公式$z_{norm}^{(i)}=\frac{z^{(i)}-\mu }{\sqrt{{\sigma }^2+ϵ}}$，为什么要使用epsilon（ϵ）？

A. 【  】为了更准确地标准化

B. 【  】为了避免除零操作

C. 【  】为了加速收敛

D. 【  】防止$\mu$太小

答案：

B.【 √ 】为了避免除零操作

第八题

8.批标准化中关于$\gamma$和$\beta$的以下哪些陈述是正确的？

A. 【  】对于每个层，有一个全局值$\gamma \in \mathbb{R}$和一个全局值$\beta \in \mathbb{R}$，适用于于该层中的所有隐藏单元。

B. 【  】$\gamma$和$\beta$是算法的超参数，我们通过随机采样进行调整

C. 【  】它们确定了给定层的线性变量$z^{[l]}$的均值和方差

D. 【  】最佳值是$\gamma =\sqrt{{\sigma }^2+ϵ},\beta =\mu$

E. 【  】它们可以用Adam、动量的梯度下降或RMSprop，而不仅仅是用梯度下降来学习

答案：

C.【 √ 】它们确定了给定层的线性变量$z^{[l]}$的均值和方差

E.【 √ 】它们可以用Adam、动量的梯度下降或RMSprop，而不仅仅是用梯度下降来学习

第九题

9.在训练了具有批标准化的神经网络之后，在用新样本评估神经网络的时候，您应该：

A. 【  】如果你在256个例子的mini-batch上实现了批标准化，那么如果你要在一个测试例子上进行评估，你应该将这个例子重复256次，这样你就可以使用和训练时大小相同的mini-batch进行预测。

B. 【  】使用最新的mini-batch的$\mu$和${\sigma }^2$值来执行所需的标准化

C. 【  】跳过用$\mu$和${\sigma }^2$值标准化的步骤，因为一个例子不需要标准化

D. 【  】执行所需的标准化，使用在训练期间，通过指数加权平均值得出的$\mu$和${\sigma }^2$

答案：

D.【 √ 】执行所需的标准化，使用在训练期间，通过指数加权平均值得出的$\mu$和${\sigma }^2$

第十题

10.关于深度学习编程框架的这些陈述中，哪一个是正确的？（选出所有正确项）

A. 【  】即使一个项目目前是开源的，项目的良好管理有助于确保它即使在长期内仍然保持开放，而不是仅仅为了一个公司而关闭或修改。

B. 【  】通过编程框架，您可以使用比低级语言（如Python）更少的代码来编写深度学习算法。

C. 【  】深度学习编程框架的运行需要基于云的机器。

答案：

A.【 √ 】即使一个项目目前是开源的，项目的良好管理有助于确保它即使在长期内仍然保持开放，而不是仅仅为了一个公司而关闭或修改。

B.【 √ 】通过编程框架，您可以使用比低级语言（如Python）更少的代码来编写深度学习算法。