题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？（）
A.预测结果与样本标签之间的误差
B.各个输入样本的平方差之和
C.各个网络权重的平方差之和
D.都不对
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B.各个输入样本的平方差之和
C.各个网络权重的平方差之和
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A.先反向传播计算出误差，再正向传播计算梯度
B.只有反向传播计算梯度
C.只有反向传播计算输出结果
D.先正向传播计算出误差，再反向传播计算梯度
A.这没关系。只要随机初始化权重，梯度下降不受权重大小的影响
B.这将导致tanh的输入也非常大，因此导致梯度也变大。因此，您必须将α设置得非常小以防止发散;这会减慢学习速度
C.这会导致tanh的输入也非常大，导致单位被“高度激活”，从而加快了学习速度，而权重必须从小数值开始
D.这将导致tanh的输入也很大，因此导致梯度接近于零，优化算法将因此变得缓慢
A.同一层神经元之间的连接权重
B.相邻层神经元和神经元之间的连接权重
C.神经元和神经元之间连接有无
D.输入数据大小
A.全局梯度算法可以找到损失函数的最小值
B.随机梯度算法可以找到损失函数的最小值
C.全局梯度算法收敛过程比较耗时
D.批量梯度算法可以解决局部最小值问题
A.梯度方向是函数值下降最快方向
B.梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法
C.梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
D.梯度反方向是函数值下降最快方向
在回答个人背景资料方面的问题时，考生应注意以下几点：
(1)对一些简单的个人信息方面的问题，应试者不必多加思考，但最重要的是一开始就要注意调整自己的应试状态，充满自信，口齿清楚，回答全面、完整，但又要注意尽量简洁。一开始的应试状态如何，将会直接影响到在整个面试过程中的表现。
(2)令招聘单位感兴趣的内容可适当多谈一些，如从事过什么社会工作，有什么感受和收获。如果没有参加过社会工作，应谈谈校内课余时间或假期是如何度过的，从事过什么有意义的活动等。你选修过一些和公务员工作有关的课程，如公文写作，可着重谈一下这些课程主要讲了什么，你有什么收益。再如，你曾获得什么荣誉和奖励。不要仅简单地回答获得什么，还要简要叙述一下为什么被授予这个荣誉。
(3)对一些个人信息方面的问题，考生不应患得患失，刻意去隐瞒什么，或者撒谎。这样容易给自己造成心理负担，影响下面的答题。如果让考官发觉是在撒谎或在隐瞒什么，结果将会十分糟糕。
1.你最缺少的素质是什么？
A.由资深的专业人士来进行物品的筛选和推荐
B.基于统计信息进行推荐
C.通过机器学习的方法去描述内容的特征，并基于内容的特征来发现与之相似的内容
D.对多种推荐算法进行有机组合，然后给出推荐结果
