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相关试题
- 1.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
- 2.有关循环神经网络激活函数的说法,以下哪个是错误的?A、ReLU可以减少循环神经网络的梯度消失问题B、Sigmoid函数相对于Tanh函数来说更容易导致梯度消失C、取Tanh或Sigmoid函数作为激活函数,做梯度下降时,偏导数是一堆小数在做乘法,容易导致网络梯度消失。D、Tanh函数相对于Sigmoid函数来说梯度较小,收敛速度更快更慢
- 3.以下会造成梯度消失的激活函数有A．sigmoid函数B．tanh函数C．ReLU函数D．softplus函数
- 4.sigmoid函数在深度神经网络中梯度反向时容易导致梯度消失。
- 5.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
- 6.下列哪些方案可以缓解深度神经网络中的梯度消失问题？ 选项： A:使用sigmoid激活函数 B:使用ReLU激活函数 C:使用残差连接 D:使用tanh激活函数
- 7.Sigmoid激活函数可能会导致梯度消失；然而Tanh激活函数不会导致这个问题 A: 正确 B: 错误
- 8.Sigmoid激活函数会导致梯度消失现象；而Tanh激活函数不会 选项： A、正确 B、错误
- 9.Sigmoid激活函数会导致梯度消失现象；而Tanh激活函数不会A.正确B.错误
- 10.Sigmoid激活函数会导致梯度消失现象；而Tanh激活函数不会A．正确B．错误
- 11.Sigmoid激活函数可能会导致梯度消失；然而Tanh激活函数不会导致这个问题。（ ）A．正确B．错误
- 12.常见的隐层激活函数有哪些()。A．Sigmoid函数B．Tanh函数C．ReLU函数D．cos函数
- 13.以下会造成梯度消失的激活函数有选项： A:sigmoid函数; B:ReLU函数; C:tanh函数; D:softplus函数
- 14.以下会造成梯度消失的激活函数有选项： A:sigmoid函数; B:ReLU函数; C:tanh函数; D:softplus函数
- 15.激活函数容易产生梯度消失问题? 选项： A:ReLU B:Softplus C:Tanh D:Sigmoid
- 16.神经网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题？ 选项： A:Softsign函数 B:tanh函数 C:Sigmoid函数 D:Relu函数
- 17.在神经网络中,激活函数是一种常用的非线性变换函数,常用的激活函数包括 Sigmoid、ReLU、Tanh 等。以下哪种激活函数可以避免梯度消失问题?( )( ) 选项：A、SigmoidB、ReLUC、TanhD、Softmax
- 18.神经网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题? 选项： A: Relu函数 B:Sigmoid函数 C: tanh 函数 D:Softsign 函数
- 19.神经网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题? 选项： A:Softsign 函数 B:Relu 函数 C:tanh 函数 D:Sigmoid 函数
- 20.哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题？ 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
- 21.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
