上期考试答案及解析：

1、A,B,C,D

解析：以上方法都可以缓解和优化过拟合问题

2、B,C,D

解析：A 如果出事化参数完全一样，无论网络训练多少轮，对于每一层中的各个神经元，weights都是相同的，无法学习（提取）到不同的特征。

B 正确C正确，比较适用与ReLu激活函数的情况D正确，是一个优选方案

3、A,B,C,D

解析：A、全连接神经网络可以应用在回归问题

B、全连接神经网络可以应用在分类问题C、全连接神经网络可以应用在量化预测，也就是回归问题D、虽然效果不如CNN，但是全连接神经网络可以应用在图像识别中

4、A,B,C,D

解析：A、自然语言并不规范，虽然可以找一些基本规则，但是自然语言太灵活了，同一个意思可以用多种方式来表达，不管是基于规则来理解自然语言还是通过机器学习来学习数据内在的特征都显得比较困难。

B、在处理文本时，我们会发现有大量的错别字，怎么样让计算机理解这些错别字想表达的真正含义，也是NLP的一大难点C、我们处在互联网高速发展的时代，网上每天都会产生大量的新词，我们如何快速地发现这些新词，并让计算机理解也是NLP的难点D、用词向量来表示词汇的方法仍然有很多不足

5、A,B,D

解析：A、通过分析句子识别情绪，情绪标签往往可以量化成一个与时间不相关的量，可以使用多对1结构

B、机器翻译，句子对句子是典型的多对多结构C、视频标题往往超过一个单词（元素）多对多结构更适合D、1对多结构可以用于随机生成语音

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今日考试

本次考试共5道题，每题20分，共100分，考试时间30分钟。

30分钟后，小C会准时放出评论区哦，记得别超时哦

大家把答案写在评论区，比如：ABCD...，先给出答案者视为先交卷，同等分数先交卷者排名优先。

1、以下说法是否正确？

机器学习是人工智能的一个领域，深度学习是机器学习的一个子范畴，深度学习可以应用在计算视觉领域中

A、正确

B、错误

2、以下哪些说法是正确的？

A、计算机视觉是模范人眼和大脑看图和理解的过程

B、常见的图片由RGB三颜色通道构成

C、Numpy是Python专门用于图像处理的模组

D、HSV色彩空间的组成为红色，绿色，和蓝色

3、下面哪些算子属于边缘滤波

A、均值滤波

B、高斯滤波

C、Canny滤波

D、Roberts滤波

4、开运算的基本流程为？

A、先腐蚀再膨胀

B、先膨胀再腐蚀

C、先腐蚀再膨胀然后再腐蚀

D、先进行canny滤波，然后膨胀加腐蚀

5、开运算的基本流程为？

A、先腐蚀再膨胀

B、先膨胀再腐蚀

C、先腐蚀再膨胀然后再腐蚀

D、先进行canny滤波，然后膨胀加腐蚀

tips：正确答案及解析小C会在下次考试中给出，本次考试小C老师只打分，希望小伙伴们认真对待，把答案写在下方评论区。

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