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"损失函数"相关考试题目
1.
田口玄一提出的质量损失函数为L(y)=K(y-m)^2。
2.
下列有关田口质量损失函数下列描述不正确的是()。
3.
根据日本质量管理专家田叶博士的损失函数，高可靠性可以产生较低的（）。
4.
在目标检测算法中，下面哪个不是把分类和Bbox回归的损失函数统一考虑的优点？
5.
下面选择项中，______是二元交叉熵损失函数。
6.
有序聚类中，计算最小损失函数基于以下那个量
7.
正则化通过向损失函数增加惩罚项的方式对模型施加制约，以提高模型的泛化能力
8.
标准损失函数有以下哪几种？（）
9.
循环神经网络的损失函数是所有时刻的输出误差之和。
10.
质量损失函数描述的是产品的总损失。（ ）
11.
0/1损失函数为什么不能用于定义模型的损失函数
12.
假设决策人根据贝叶斯决策准则采取行动a，在自然状态为θ时的损失函数为【图片】，【图片】为随机状态的概率分布，则【图片】称为 （先验，后验）贝叶斯风险；【图片】为得到信息x后对自然状态【图片】的概率分布的修正，也就是条件概率。于是【图片】就称为 （先验，后验）贝叶斯风险.
13.
从损失函数加罚的角度看,Lasso和岭回归的惩罚分别是
14.
在Logistic回归中，一个反例被成功预测，那么该实例的损失函数值为（ ）。
15.
1 在二次损失函数下,未知参数的贝叶斯估计为其后验期望. ( )
16.
设总体X服从泊松分布P（λ），其中λ未知参数，λ＞：X1，X2，…，Xn为来自总体X的样本，损失函数为，假定λ的先验分布密度为 试求λ的贝叶斯估计。
17.
为了测算财产损失与人员伤亡数，需要在各级伤害区对财产分布函数与人员损失函数进行积分。
18.
随机梯度下降法缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行，参数更新具有高方差，从而导致损失函数剧烈波动。（ ）
19.
误差的反向传播的，即从第一个隐藏层到输出层，逐层修改神经元的连接权值参数，使得损失函数值最小。
20.
4. 根据田口玄一提出的质量损失函数，合格品和不合格品都有质量损失。
21.
根据损失函数的概念，以下哪项是不正确的？（）
22.
某网上书店成若当天12：00送货，送货时间超过承诺时间2小时，客户就难以接受，如果没有按承诺的目标送货时间送货，公司就会给予客户一定赔偿，罚款是10元，那么损失函数式中的k值为（ ）。
23.
改进的最优质量成本控制模型最大的贡献在于证明了总的质量成本最低点在企业的成本函数和损失函数的交点。
24.
二次损失函数下的贝叶斯估计量是后验分布的均值.
25.
设总体X～P(λ)，参数λ具有指数分布，即λ～Г(1，γ)，并且损失函数为平方差函数形式，求参数λ的Bayes估计量λ．
26.
负对数似然度损失函数和欧式距离损失函数都是用于计算像素区域的修复
27.
对平方范数的损失函数求偏导数的结果，得到一个梯度向量
28.
设（X1，X2，…，Xn）是来自正态总体N（0，σ2）的样本，其中σ2未知，现给出σ2的五种估计量： 试在平方损失函数L（σ2，d）=（σ2-d）2下，求出它们的风险函数，并比较风险函数值的大小。
29.
Ada Boosting最小化的目标函数类型属于指数损失函数。
30.
运用塔古奇质量损失函数计算隐性质量成本时需要获取的数据包括( )。
31.
误差的反向传播的，即从第一个隐藏层到输出层，逐层修改神经元的连接权值参数，使得损失函数值最小。()
32.
某网上书店成若当天12：00送货，送货时间超过承诺时间2小时，客户就难以接受，如果没有按承诺的目标送货时间送货，公司就会给予客户一定赔偿，罚款是10元，那么损失函数式中的k值为（ ）。
33.
绝对损失函数下的贝叶斯估计量是后验分布的众数.
34.
梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题（）
35.
神经网络用于回归分析时，其损失函数采用
36.
(12年真题)根据日本质量管理专家田叶博士的损失函数，高可靠性可以产生较低的( )
37.
训练神经网络选择越大的batch-size，可以使用越小的学习率，使网络训练的损失函数下降越快。
38.
支持向量机SVM算法采用的损失函数是（ ）
39.
某电子商店承诺当天上午10点送货。送货时间超过承诺时间2个小时，客户就难以接受。如果没有按照承诺的目标送货时间送货，公司就会给予客户一定的赔偿。某天，电子商店的实际送货时间是11:30，服务一损失函数中常数K为4。该公司应当给予客户多少元的赔偿
40.
在平方损失函数下,正态分布中均值的贝叶斯估计是( )。
41.
损失函数，可以由误差向量的总体范数平方定义
42.
基于最小风险的贝叶斯决策中需要设定损失函数。
43.
关于参数θ的贝叶斯估计，下列选项正确的一项为( )。①在二次损失函数下，θ的估计是后验分布的中位数;②在二次损失函数下，θ的估计是后验分布的众数;③在0-1误差函数下，θ的估计是后验分布的均值;④在0-1误差函数下，θ的估计是后验分布的众数;
44.
损失函数是模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的差值。
45.
下列哪一项是均方误差损失函数的代码实现？
46.
在Softmax分类中，一般用到的损失函数为交叉熵的形式（cross entropy），其数学表达式如下：_______
47.
通过()网络得出的结果与实际标签的结果作比较,得到了损失函数
48.
损失函数不能为负值，因此它不能反映决策人获得的收益。后果的效用越大，损失越小。
49.
损失函数包括
50.
奈奎斯特抽样定理要求,对带宽为 2 u B , 2 v B 的原函数进行 抽样,若不损失函数信息,则要求抽样间隔 d x , d y 满足 :
