【深度学习】Coursera的TensorFlow课程练习题精华部分

大家好，这次给大家翻译的是来自 Coursera，由 deeplearning.ai 提供的 TensorFlow in Practice 的课程系列的QUIZ部分

本文来源：www.kesci.com

该系列课程共分为4个专项

一、人工智能、机器学习和深度学习的TensorFlow简介
二、TensorFlow中的卷积神经网络
三、TensorFlow中的自然语言处理
四、序列、时间序列与预测

原教程链接在此：TensorFlow in Practice 专项课程

教大家在机器学习的不同方向如何应用TensorFlow。课程前7天是免费的，之后按月收费，所以如果我学得够快，月费就追不上我嘿嘿嘿。

话说回这次翻译的QUIZ部分，个人感觉偏基础，问了很多函数调用的细节，夹杂一些很迷的问题比如“Fashion MNIST数据集中有多少张图片？”。但总体而言适合新手上路查漏补缺。

由于这次题目数量比较多，知乎版本进行了删减。主要删去了一些蜜汁问题，以及随机选中的一些幸运儿，完整版请移步和鲸社区（阅读原文）

114题精选

第 4 题

什么是Dense?

A.质量除以体积

B.单个神经元

C.一层连接的神经元

D.一层不连接的神经元

第 5 题

Loss函数是用来做什么的？

A.生成预测结果

B.决定是否停止神经网络的训练

C.评价现有的预测

D.评判你猜对没

第 6 题

优化器是用来做什么的

A.生成更新的优化的预测

B.决定是否停止神经网络的训练

C.评价现有的预测

D.找出如何有效地编译代码

第 7 题

什么是Convergence？

A.下一部《星球大战》电影中的坏蛋

B.损失急剧增加

C.接近正确答案的过程

D.AI的编程API

第 8 题

model.fit是用来做什么的?

A.它训练神经网络将一组值转换为另一组

B.它使模型可以记忆

C.优化一个已经存在的模型

D.它确定您的运动是否对身体有益

上5题答案

4.C 5.C 6.A 7.C 8.A

第 17 题

什么是卷积？

A.缩小图像的技术

B.放大图像的技术

C.隔离图像特征的技术

D.过滤掉不需要的图像的技术、

第 18 题

什么是池化？

A.隔离图像特征的技术

B.一种在保持特征的同时减少图像信息的技术

C.一种使图像更清晰的技术

D.组合图片的技术

第 19 题

卷积如何改善图像识别？

A.它们使图像变小

B.它们使图像处理更快

C.它们使图像更清晰

D.它们隔离图像中的特征

第 20 题

在28x28的图像上使用3x3的过滤器后，输出将是多少？

A.31x31

B.25x25

C.28x28

D.26x26

第 22 题

在神经网络一开始应用卷积层将使训练：

A.更快

B.这取决于许多因素。它可能会使您的训练更快或更慢，并且设计不良的卷积层可能甚至比普通的DNN还低效！

C.更慢

D.持平

上5题答案

17.C 18.B 19.D 20.D 22.B

第 26 题

当我们将input_shape指定为（300，300，3）时，这意味着什么？

A.将有300匹马和300名人类，分3批

B.将有300张图片，每个尺寸300，分3批

C.每个图像将为300x300像素，有3个通道

D.每个图像将为300x300像素，并且应该有3个卷积层

第 29 题

缩小图像尺寸后，训练结果有所不同。为什么？

A.图片的信息变少了

B.我们删除了一些卷积以处理较小的图像

C.图像中压缩了更多信息

D.训练更快

第 33 题

如果我想查看训练的历史记录，该如何访问？

A.创建一个变量“history”，并将其分配给model.t或model.t_generator的返回值

B.将参数“ history = true”传递给model.t

C.下载模型并检查

D.使用model.t_generator

第 35 题

当检查数据时，损失在2个周期后稳定在大约0.75，但在15个周期后精度上升到接近1.0。这代表了什么？

A.2周期后的训练是没有意义的，因为我们过拟合了验证数据

B.2周期后的训练是没有意义的，因为我们过拟合了训练数据

C.更大的训练集将使我们具有更好的验证准确性

D.更大的验证集将使我们具有更好的训练准确性

第 37 题

为什么在较小的数据集上更容易出现过拟合现象？

A.因为在较小的数据集中，您的验证数据更有可能和训练数据类似

B.因为没有足够的数据来激活所有卷积或神经元

C.因为使用较少的数据，训练会更快地进行，并且某些功能可能会丢失

D.因为在训练过程中遇到所有可能特征的可能性较小

上5题答案

26.C 29.A 33.A B 35 37.D

第 39 题

如果我的训练数据中只有面朝左的人，但我想对面朝右的人进行分类，我该如何避免过拟合？

A.在Y轴上使用“ ip_vertical”参数

B.使用“ horizontal_ip”参数

C.使用“ ip”参数

D.使用“ ip”参数并设置“水平”

第 40 题

使用增强训练时，您注意到训练会慢一些。为什么？

A.因为有更多数据需要训练

B.因为扩充后的数据更大

C.因为图像处理需要周期

D.因为训练会犯更多错误

第 42 题

将Image Augmentation与ImageDataGenerator一起使用时，磁盘上的原始图像数据会发生什么情况？

A.它会被覆盖，因此请务必进行备份

B.制作副本并对该副本进行扩充

C.没什么，所有扩充都在内存中完成

D.它被删除

第 43 题

图像增强如何帮助解决过拟合？

A.它减慢了训练过程

B.它操纵训练集，为图像中的特征生成更多场景

C.它操纵验证集为图像中的特征生成更多场景

D.通过图像处理技术找到特征，自动将特征拟合到图像

第 45 题

使用“图像增强”有效地模拟具有较大数据集的训练

A.不对

B.对

上5题答案

39.B 40.C 42.C 43.B 45.B

第 47 题

为什么迁移学习有用？

A.因为我可以使用原始训练集中的所有数据

B.因为我可以使用原始验证集中的所有数据

C.因为我可以使用从大型数据集中学习到的，我可能无法获得的特征

D.因为我可以使用可能无法访问的大型数据集中的验证数据

第 49 题

使用迁移学习时，如何更改模型可以分类的数量？（即处理的原始模型可以处理1000个分类，但您只处理2个分类）

A.忽略所有高于您的类别（即，2之后的类都算2）

B.使用所有类，但将其权重设置为0

C.当您在网络底部添加DNN时，用您所拥有的类数来指定输出层

D.使用dropout消除不必要的类

第 50 题

您可以在迁移学习模型中使用图像增强吗？

A.否，因为您正在使用预设功能

B.是的，因为您要在网络底部添加新层，并且能在训练这些层的时候使用图像增强

第 51 题

为何dropout有助于避免过拟合？

A.因为邻居神经元的权重可能相似，因此可能会影响最终训练的准确性

B.减少神经元可加快训练速度

第 52 题

dropout设置过高会有什么现象？

A.网络将失去专业性，从而导致学习效率低下或效率低下，从而降低准确性

B.训练时间将增加，这是因为dropout高需要额外的计算

上5题答案

47.C 49.C 50.B 51.A 52.A

第 59 题

如果您没有在词汇表中使用token，那么编码时会发生什么？

A.该单词未编码，序列化结束

B.这个词被最常见的token代替

C.这个单词没有经过编码，因此会被跳过

D.该单词未编码，序列中被替换为0

第 60 题

如果您有许多不同长度的序列，当将它们输入到神经网络时，如何确保它们被理解？

A.使用token生成器的pad_sequences方法确保它们的长度都相同

B.使用tensorflow.keras.preprocessing.sequence命名空间中的pad_sequences对象

C.指定神经网络的输入层以期望dynamic_length有不同大小

D.使用pad_sequences属性在神经网络的输入层上对其进行处理

第 61 题

如果您有许多长度不同的序列，并在其上调用pad_sequences，默认结果是什么？

A.没什么，他们会保持不变

B.通过将零添加到较短序列的开头，它们将填充到最长序列的长度

C.它们会被裁剪到最短序列的长度

D.通过在较短的序列末尾添加零，可以将它们填充到最长序列的长度中

第 62 题

在填充序列时，如果您希望填充位于序列的末尾，该如何做？

A.调用pad_sequences对象的padding方法，传递“ after”

B.初始化时将padding ='post'传递至pad_sequences

C.调用pad_sequences对象的padding方法，传递“ post”

D.初始化时将padding =“ after”传递给pad_sequences

第 66 题

Embedding维数是什么？

A.它是表示单词编码的向量的维数

B.它是单词中字母的数量，表示编码的大小

C.是嵌入中要编码的单词数

D.它是对语料库中的每个单词进行编码所需的维数

上5题答案

59.C 60.B 61.B 62.B 66.A

第 71 题

为什么顺序在确定语言的语义时有很大的影响？

A.并不

B.因为单词出现的顺序决定了它们的含义

C.因为单词顺序无关紧要

D.因为单词出现的顺序决定了它们对句子含义的影响

第 73 题

当句子中相互限定的单词不一定彼此并排时，LSTM如何帮助理解含义？

A.他们将所有单词加载到单元格状态

B.并没帮助

C.他们随机打乱单词

D.较早单词的值可以通过单元状态传递给较晚单词

第 78 题

避免NLP数据集过度拟合的最佳方法是什么？

A.LSTMs

B.GRUs

C.Conv1D

D.以上都不

第 79 题

当预测单词产生诗歌时，预测的单词越多，最终产生乱码的可能性就越大。为什么？

A.因为预测的可能性增加，因此总体上增加了

B.不会，乱码的可能性不会改变

C.创建的单词越多，每个单词与现有短语匹配的概率下降

D.因为您更有可能击中不在训练集中的单词

第 80 题

基于单词的训练而不是基于字符的生成的主要缺点是什么？

A.基于字符的生成更准确，因为要预测的字符较少

B.基于单词的生成更加准确，因为可以从中提取更大的单词

C.没有主要缺点，进行基于单词的训练总是更好

D.由于典型语料库中的单词比字符多得多，因此占用大量内存

上5题答案

71.D 73.D 78.D 79.C 80.D

第 86 题

什么是趋势？

A.数据的总体方向，与方向无关

B.数据的整体一致向下方向

C.数据的总体统一方向

D.数据整体向上一致

第 87 题

在时间序列的背景下，什么是噪声？

A.时间序列数据的不可预测的变化

B.没有趋势的数据

C.声波形成一个时间序列

D.没有季节性的数据

第 88 题

什么是自相关？

A.数据遵循可预测的形状，即使比例不同

B.季节性自动排列的数据

C.自动按趋势排列的数据

D.没有噪音的数据

第 89 题

什么是非平稳时间序列？

A.具有建设性事件形成趋势和季节性

B.一个具有破坏性事件，突破趋势和季节性的事件

C.在所有季节都一致的一种

D.一个季节性移动

第 90 题

什么是窗口数据集？

A.没有这种东西

B.时间序列与固定形状对齐

C.时间序列的固定大小一个子集

D.一系列时间序列的子集

上5题答案

86.A 87.A 88.A 89.B 90.C

第 101 题

神经网络中的Lambda层有什么作用？

A.允许您在训练时执行任意代码

B.神经网络中没有Lambda层

C.更改输入或输出数据的形状

D.暂停训练而无需回调

第 104 题

浅显的RNN和LSTM之间的主要区别是什么

A.LSTM具有单个输出，RNN具有多个输出

B.除了H输出外，LSTM的单元状态贯穿所有单元

C.除了H输出外，RNN的单元状态贯穿所有单元

D.LSTM具有多个输出，RNN具有单个输出

第 106 题

如果用这两层定义一个神经网络会怎样？

tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(32)),
tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(32)),
tf.keras.layers.Dense(1),

A.您的模型将编译并正确运行

B.您的模型将失败，因为在第一个LSTM层之后需要return_sequences = True

C.您的模型将失败，因为在每个LSTM层之后都需要return_sequences = True

D.您的模型将失败，因为每个LSTM中具有相同数量的单元

第 107 题

如何为模型添加一维卷积以预测时间序列数据？

A.使用1DConvolution类型

B.使用Conv1D类型

C.使用Convolution1D类型

D.使用1DConv类型

第 114 题

为什么MAE是较好的衡量时间序列预测准确性的方法？

A.它偏向于小错误

B.它不会像平方误差那样严重惩罚较大的误差

C.它惩罚更大的错误

D.它只计算正错误

上5题答案

101.A 104.B 106.B 107.B 114.B

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完整版在和鲸社区：

www.kesci.com（阅读原文）

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