一. 单选题（共13题，共26分）
1. 下列说法错误的是？2分
2. 与传统机器学习方法相比，深度学习的优势在于2分
3. 已知一个由全连接层构成的前馈神经网络，输入层有5个神经元，第一隐层有10个神经元，第二隐层有10个神经元，输出层有2个神经元，则神经模型中共有多少条连接（不考虑偏置）2分
4. 在深度学习调参过程中，哪组参数是可以人为调整的？2分
5. 在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数？2分
6. 以下现象属于过拟合的是2分
7. 已知两层3×3的卷积核与一层5×5的卷积核具有相同的感受野，那么前者（3×3）和后者（5×5）的参数量和计算量是什么关系2分
（这个题写错了）
8. 以下哪一个关于卷积神经网络的说法是错误的2分
9. 假设一个具有 3 个神经元和输入为 [4, 3, 2] 的简单多层感知机模型。输入神经元的权重分别为 3, 6 和 9。假设激活函数是3x，输出是（不考虑偏置）？2分
10. 如果以某种方法给出了神经元准确的权重和偏置，就可以近似任何函数。实现这个最佳的方法是2分
11. 如果使用的学习率太大，会导致2分
12. 在ResNet的残差结构中，会涉及到特征的相加操作，即H(x) = F(x) + x，该操作对F(x)和x的维度（H×W×C）有什么要求？2分
（这个题写错了）
13. 下面对梯度下降方法描述不正确的是2分
二. 多选题（共2题，共4分）
1. 相对于深度神经网络（DNN），卷积神经网络（CNN）模型做了哪些改变2分
2. 解决过拟合问题的方法有2分
（这个写错了）