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请解释一下梯度爆炸和梯度消失问题,以及它们对深度学习的影响。
发布时间:
2024-06-23 13:59:10
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相关试题
1.
深度神经网络中,隐藏层无法学习的情况被称为()问题 选项: A、梯度下降 B、梯度消失 C、梯度爆炸 D、以上都不对
2.
LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。 选项:A、正确 B、错误
3.
梯度消失和梯度爆炸不会导致下面哪种情况?选项: A:梯度消失会导致网络训练变慢; B:梯度消失使网络性能不佳,分类准确度低; C:梯度爆炸使网络训练时代价函数震荡,不利于收敛; D:梯度爆炸会加快网络训练,更易达到最优解
4.
LSTM可以解决RNN的哪些问题() 选项: A、梯度消失 B、梯度爆炸 C、长期依赖 D、未来信息缺失
5.
LSTM可以解决RNN的哪些问题()选项: A:梯度消失; B:梯度爆炸; C:长期依赖; D:未来信息缺失
6.
什么是神经网络的梯度消失问题,为什么会有梯度消失问题?有什么办法能缓解梯度消失问题?
7.
LSTM可以解决RNN的哪些问题()A.梯度消失B.梯度爆炸C.长期依赖D.未来信息缺失
8.
sigmoid函数在深度神经网络中梯度反向时容易导致梯度消失。
9.
哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?选项: A:减少网络深度; B:预训练+微调; C:使用ReLU激活函数; D:使用Sigmoid激活函数
10.
下列关于 Sigmoid 函数的说法正确的是( )。 选项: A:存在梯度爆炸的问题 B:不是关于原点对称 C:计算 exp 比较耗时 D:存在梯度消失的问题
11.
在深度神经网络中,ReLU激活函数比sigmoid更能防止梯度消失问题。
12.
哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?() 选项: A、使用Sigmoid激活函数 B、使用ReLU激活函数 C、增加网络深度 D、增加更多的训练样本
13.
sigmoid函数在深度神经网络中梯度反向时容易导致梯度消失。 选项: A:正确 B:错误
14.
以下哪些方法防止或减少梯度消失和梯度爆炸?选项: A:ReLU激活函数; B:梯度截断; C:双曲正切激活函数; D:权重正则化
15.
卷积层的主要作用是().A.提取图像特征B.降低输入维度C.解决梯度消失和梯度爆炸问题D.进行某种非线性变换
16.
为了避免梯度爆炸或消失问题,提出了______() 选项: A、长短时记忆神经网络 B、卷积神经网络 C、其余选项都不正确 D、随机梯度下降
17.
下面梯度下降说法错误的是?选项: A:随机梯度下降是梯度下降中常用的一种; B:梯度下降包括随机梯度下降和批量梯度下降; C:梯度下降算法速度快且可靠; D:随机梯度下降是深度学习算法当中常用的优化算法之一
18.
LSTM相比传统RNN,有什么优点?() 选项:A:避免梯度消失B:避免梯度爆炸C:避免数据量不足导致训练不充分
19.
关于激活函数以下说法正确的是?A.sigmoid函数在深度神经网络中梯度反向传递时容易导致梯度消失B.tanh函数对于规模比较大的深度网络计算速度比较慢C.ReLU函数计算速度和收敛速度都比tanh/sigmoid快D.ReLU函数的正区间存在梯度消失的问题
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