题型：
单选*5+多选*5+填空*3+简答*5+编程*2（32分）
第一部分 单选：
1.
2.
3.(还是单选)
4. 输出是-0.001,可能是哪个**函数？
tanh
第二部分 多选：
1.
2.
3.
神经网络训练过程中哪些现象表明可能出现了梯度爆炸
A. weight很大
B. weight的grad持续大于1
C. grad变成NaN
D. cost减小很快
4.
填空
1. cnn输出的计算
2. 熵的计算
简
第三部分 简答题
1. 图像处理中data augmentation常用的方法
2. 推导BP公式（使用sigmoid**函数）
3.
4. Leaky Relu相比sigmoid的优点和缺点
5. adagrad的优点和缺点
第四部分 编程题
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