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 β \beta β（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 β \beta β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 z^{l} zl
B. 【 】 W l W^{l} Wl
C. 【 】 b l b^{l} bl
D. 【 】 b l b^{l} bl
答案：
A.【 √ 】 z l z^{l} zl
第七题
7.在标准化公式 z n o r m ( i ) = z ( i ) − μ σ 2 + ϵ z^{(i)}_{norm}=\frac{z^{(i)}-\mu}{\sqrt{\sigma^2+\epsilon}} znorm(i)=σ2+ϵ z(i)−μ，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 μ \mu μ太小
答案：
B.【 √ 】为了避免除零操作
第八题
8.批标准化中关于 γ \gamma γ和 β \beta β的以下哪些陈述是正确的？
A. 【 】对于每个层，有一个全局值 γ ∈ R \gamma \in \mathbb{R} γ∈R和一个全局值 β ∈ R \beta \in \mathbb{R} β∈R，适用于于该层中的所有隐藏单元。
B. 【 】 γ \gamma γ和 β \beta β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 z^{l} zl的均值和方差
D. 【 】最佳值是 γ = σ 2 + ϵ , β = μ \gamma=\sqrt{\sigma^2+\epsilon},\beta=\mu γ=σ2+ϵ ,β=μ
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 z^{l} zl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 μ \mu μ和 σ 2 \sigma^2 σ2值来执行所需的标准化
C. 【 】跳过用 μ \mu μ和 σ 2 \sigma^2 σ2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 μ \mu μ和 σ 2 \sigma^2 σ2
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 μ \mu μ和 σ 2 \sigma^2 σ2
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。