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相关试题
- 1.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
- 2.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？（单选题） 选项： 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
- 3.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。为了避免这种情况，下面的哪个策略有效？ 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: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:抖动学习速率，即改变几个时期的学习速率 D:以上均不是
- 4.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
- 5.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。为了避免这种情况，下⾯的哪个策略有效？ 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: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:抖动学习速率，即改变⼏个时期的学习速率 D:以上均不是
- 6.下图显示,当开始训练时,误差一直很高,这是因为神经网络在往全局最小值前进之前一直被卡在局部最小值里。为了避免这种情况,我们可以采取下面哪种策略?( ) 选项： A: 改变学习速率,比如一开始的几个训练周期不断更改学习速率 B: 一开始将学习速率减小10倍,然后用动量项(momentum) C: 增加参数数目,这样神经网络就不会卡在局部最优处 D: 其他都不对选项A可以将陷于局部最小值的神经网络提取出来。
- 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？ 选项： A: 正则参数太高 B: 陷入局部最小值 C: 学习率太高 D: 以上都有可能
- 8.在训练神经网络时,损失函数(oss)在最 初的几个epochs时没有下降,可能的原因是()。 选项： A:以上都有可能 B:学习率(learning C:正则参数太高 D:陷入局部最小值
- 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:学习率太低 B:正则参数太高 C:陷入局部最小值 D:以上都有可能
- 10.下图显示，当开始训练时，误差一直很高， 这是因为神经网络在往全局最小值前进之前一直被卡在局部最小值里。为了避免这种情况，我们可以采取下面哪种策略?( ) 选项： A: 改变学习速率， B: 一开始将 C: 增加参数数目， D: 其他都不对
- 11.320.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
- 12.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
- 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()。 选项： A:以上都有可能 B:学习率(learning rate)太低 C:陷入局部最小值 D:正则参数太高
- 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:316 C:316 D:316 E:316
- 15.10. (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
- 16.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:2 C:3 D:4
- 17.下图显示，当开始训练时，误差一直很高，这是因为神经网络在往全局最小值前进之前一直被卡在局部最小值里。为了避免这种情况，我们可以采取下面哪种策略? 选项： A:改变学习速率，比如一开始的几个训练周期不断更改学习速率 B:一开始将学习速率减小10倍，然后用动量项(momentum) C:增加参数数目，这样神经网络不会卡在局部最优处 D:其他都不对
- 18.【单选】当开始训练时，误差一直很高，这是因为神经网络在往全局最小值前进之前一直被卡在局部最小值里。为了避免这种情况，我们可以采取下面哪种策略？ 选项： A: 改变学习速率，比如一开始的几个训练周期不断更改学习速率 B: 增加参数数目，这样神经网络就不会卡在局部最优处 C: 一开始将学习速率减小10倍，然后用动量项(momentum) D: 其他都不对
- 19.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
- 20.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
- 21.下图显示，当开始训练时，误差一直很高，这是因为神经网络在往全局最小值前进之前一直被卡在局部最小值里。为了避免这种情况，我们可以采取下面哪种策略? A 选项： A:改变学习速率，比如一开始的几个训练周期不断更改学习速率一开始将学习速率 A B:一开始将学习速率减小10倍，然后用动量项(momentum) C:增加参数数目，这样神经网络就不会卡在局部最优处 D:其他都不对
- 22.下图显示，当开始训练时，误差一直很高，这是因为神经网络在往全局最小值前进之前一直被卡在局部最小值里。为了避免这种情况，我们可以采取下面哪种策略? 选项： A: 改变学习速率，比如一开始的几个训练周期不断更改学习速率一开始将学习速率 B: 一开始将学习速率减小10倍，然后用动量项(momentum) C: 增加参数数目，这样神经网络就不会卡在局部最优处 D: 其他都不对
