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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
选项:
A:正确
B:错误
函数
激活
这个问题
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。()
3.
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选项: A:正确; B:错误
4.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
tanh激活函数也有造成梯度消失等问题和sigmoid相比,()sigmoid
9.
激活函数容易产生梯度消失问题? 选项: A:ReLU B:Softplus C:Tanh D:Sigmoid
10.
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
11.
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
12.
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
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.
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
16.
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
17.
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
18.
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
19.
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
20.
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
21.
80.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
22.
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
23.
(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
24.
以下哪种激活函数可以导致梯度消失 选项: A、ReLU B、Tanh C、LeakyReLU D、其他都不是
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