搜题
章节测试答案
学历考试
继续教育
网课答案
网课答案全集
登录
注册
热门标签: 神经网络
训练开始时有一个停滞期,这是因为神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。下面那种措施不是应对这种情况的有效策略? 选项: A: 增加参数的数量,因为网络不会卡在局部最小值处 B:'B. 在开始时把学习率降低10倍,然后使用梯度下降加速算子(momentum) C:'C. 抖动学习速率,即改变几个时期的学习速率 D:'D. 将学习率固定为一较小值
神经网络训练过程中,一般会遇到停滞期,即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况? 选项: A:A.增加参数数量 B:B.减少参数数量 C:C.在开始时将学习率降低10倍 D:D.改变几个时期的学习率
神经网络训练过程中,一般会遇到停滞期,即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况? 选项: A:A.增加参数数量 B.减少参数数量 C.在开始时将学习率降低10倍 D.改变几个时期的学习率 B:452 C:452 D:452 E:452
神经网络训练过程中,一般会遇到停滞期,即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况? 选项: A:增加参数数量$;$减少参数数量$;$在开始时将学习率降低10倍$;$改变几个时期的学习率 B:增加参数数量$;$减少参数数量$;$在开始时将学习率降低10倍$;$改变几个时期的学习率 C:增加参数数量$;$减少参数数量$;$在开始时将学习率降低10倍$;$改变几个时期的学习率 D:增加参数数量$;$减少参数数量$;$在开始时将学习率降低10倍$;$改变几个时期的学习率
以下神经网络中防止过拟合方法有:A.dropoutB.增加样本量C.增加隐层数D.正则化
对于神经网络而言,哪个不是输入的标准化的作用?选项: A:减少不同输入特征数据量纲的差别; B:使得第一个隐层的输入不至于过大或过小,提高网络训练的收敛速度; C:降低网络的计算量; D:减少网络的过拟合
卷积神经网络中池化层的作用是( )。 选项: A:寻找图像中的细节特征 B:输入图片 C:减少下一层的计算,防止过拟合 D:输出图片
循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了A.正确B.错误
中国大学MOOC: 循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了
循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了 选项: A:正确 B:错误
«
1
2
...
210
211
212
213
214
215
216
217
218
»
登录 - 搜题小帮手
登录
立即注册
已购买搜题包,但忘记账号密码?
登录即同意
《服务协议》
及
《隐私政策》
注册 - 搜题小帮手
确认注册
立即登录
登录即同意
《服务协议》
及
《隐私政策》