1.深度学习,训练集误差不断变小,测试集误差变大,要怎么做 A 数据增强 B 增加网络深度 C提前停止训练 D增加 dropout 我选了CD 2. 鞍点的Hessian矩阵是? 不是正定,也不是负定,也不是半正定banfuding,而是零。 3.快排的时间复杂度 4 哪个sigmoid函数梯度消失最快?是零点处导数最大的还是最小的? 5. 5 7 0 9 2 3 1 4 做冒泡排序的交换次数? 6. 哪种优化方法对超参数不敏感? SGD BGD Adadelta Momentum 然后就是高等代数 机器学习 概率论 各...