单项选择题
假定目标变量的类别非常不平衡，即主要类别占据了训练数据的99%，现在你的模型在测试集上表现为99%的准确度。那么下面哪一项表述是正确的？（）
A.准确率适合于衡量不平衡类别问题
B.精确率和召回率适合于衡量不平衡类别问题
C.精确率和召回率不适合于衡量不平衡类别问题
D.上述选项都不对
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单项选择题
假设我们有一个5层的神经网络，这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中，单个数据需要花费2秒的时间。如果我们现在把架构变换一下，当评分是0.2和0.3时，分别在第2层和第4层添加Dropout，那么新架构的测试所用时间会变为多少？（）
A.少于2秒
B.大于2秒
C.仍是2秒
D.说不准 -
单项选择题
假设你有5个大小为7x7、边界值（Padding）为0，步长（S）为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据，那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少？（）
A.220x220x5
B.218x218x5
C.217x217x8
D.217x217x3 -
多项选择题
为什么正则化能处理过拟合？（）
A.惩罚了模型的复杂度，避免模型过度学习训练集，提高泛化能力
B.剃刀原理：如果两个理论都能解释一件事情，那么较为简单的理论往往是正确的
C.正则项降低了每一次系数w更新的步伐，使参数更小，模型更简单
D.贝叶斯学派的观点，认为加入了先验分布（l1拉普拉斯分布，l2高斯分布），减少参数的选择空间
