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相比sigmoid函数,relu更容易发生梯度消失现象
选项:
A:正确
B:错误
发布时间:
2024-05-24 10:05:51
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1.
下面关于Relu和Sigmoid激活函数说法错误的是 选项: A、Relu激活函数相比于Sigmoid激活函数计算更简单 B、Relu激活函数是一种线性的激活函数 C、Sigmoid激活很容易出现梯度消失的情况 D、Relu减少了参数间的相互依存关系,缓解了过拟合问题的发生
2.
以下会造成梯度消失的激活函数有选项: A:sigmoid函数; B:tanh函数; C:ReLU函数; D:softplus函数
3.
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
4.
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
5.
以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题? 选项: A:ReLU B:Softplus C:Tanh D:Sigmoid
6.
以下哪个激活函数可以很好的解决梯度消失问题? 选项: A:TANH B:Softsign C:Relu D:Sigmoid
7.
以下哪个激活函数可以很好的解决梯度消失问题? 选项: A、Tanh B、Softsign C、Relu D、Sigmoid
8.
以下哪个激活函数可以很好的解决梯度消失问题?单选 选项: A:Tanh B:Softsign C:Relu D:Sigmoid
9.
以下哪个激活函数可以很好的解决梯度消失问题? 选项: A:Tanh B:Softsign C:Relu D:SigmoiD.
10.
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
11.
(单选题)下哪个激活函数可以很好地解决梯度消失问题?( ), 选项: A:Relu, B:Tanh, C:Softsign, D:Sigmoid
12.
ReLU激活函数可以解决梯度消失问题。 选项: A:正确 B:错误
13.
62.以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题? A.ReLU;;B.Softplus;;C.Tanh;;D.Sigmoid
14.
如何避免梯度消失问题?(C) A. 使用线性激活函数 B. 使用Sigmoid激活函数 C. 使用ReLU激活函数 D. 使用Softmax激活函数
15.
单选题 106/511. 以下哪个激活函数可以很好的解决梯度消失问题? 选项: A:Tanh B:Softsign C:Relu D:Sigmoid
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