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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
函数
激活
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发布时间:
2024-05-24 10:05:51
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1.
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
2.
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
3.
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
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
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
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:Sigmoid C:Softsign D:Relu
10.
关于激活函数以下说法正确的是()多选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问题
11.
tanh激活函数也有造成梯度消失等问题和sigmoid相比,()sigmoid 选项: A:优于 B:劣与 C:等于 D:小于等于
12.
Sigmoid 激活函数存在梯度消失的问题
13.
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
14.
以下哪个激活函数可以很好地解决梯度消失问题? [单选题] * 选项: A:Rekl B:Tanh C:SoftSign D:SigmOid
15.
(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
16.
以下哪些策略可以帮助避免梯度消失问题?() 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. 使用更深的网络
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