请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.320.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？ 选项： A:学习率(learningrate)太低 B:正则参数太高 C:陷入局部最小值 D:以上都有可能
- 2.【单选题】在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是? 选项： A:学习率(learning rate)太低 B:正则参数太高 C:陷入局部最小值 D:以上都有可能
- 3.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？（单选题） 选项： A:学习率(learning rate)太低 B:正则参数太高 C:陷入局部最小值 D:以上都有可能
- 4.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？（1 分） 选项： A:学习率(learning rate)太低 B:正则参数太高 C:陷入局部最小值 D:以上都有可能
- 5.(单选题,1.0分) 在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？ 选项： A: 学习率(learning rate)太低 B: 正则参数太高 C: 陷入局部最小值 D: 以上都有可能
- 6.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？_______（ ） 选项： A:正则参数太高 B:陷入局部最大值 C:学习率太低 D:其余选项都有可能
- 7.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是? 单选题] 选项： A:A 学习率(learning rate)太低 B:B 正则参数太高 C:C 陷入局部最小值 D:D 以上都有可能
- 8.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是? 单选题题] 选项： A:A 学习率(learning rate)太低 B:B 正则参数太高 C:C 陷入局部最小值 D:D 以上都有可能
- 9.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？ 选项： A:学习率(learning rate)太低 B:正则参数太高 C:陷入局部最小值 D:batch太小
- 10.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs（epochs指的就是训练过程中数据将被“轮”多少次）时没有下降，可能的原因是？ 选项： A: 学习率太低 B: 正则参数太高 C: 陷入局部最小值 D: 以上都有可能
- 11. 在训练神经网络时，损失函数在最初的几个epoch时没有下降，可能的原因是（）。 选项： A:正则参数太高 B:陷入局部最小值 C:学习率太低 D:以上都有可能
- 12.10. (单选题)在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？（ ） 选项： A:A. 正则参数太高 B:B. 学习率(learningrate)太低 C:C. 以上都有可能 D:D. 陷入局部最小值
-
13.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是？（7.29改） 选项： A:
学习率(learning rate)太低
B:正则参数太高
C:陷入局部最小值
D:以上都有可能
- 14.在训练神经网络时，损失函数(loss)在最初的几个 epochs 时没有下降，可 能的原因是？（ ） 选项： A:A. 学习率(learning rate)太低 B. 正则参数太高 C. 陷入局部最小值 D. 以上都有可能 B:1 C:1 D:1 E:1 F:1
- 15.在训练神经网络时，损失函数在最初的几个epochs时没有下降，可能的原因是学习率太低。 选项： A:正确 B:错误
