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在神经网络中,每个参数可以有不同的学习率。
A:对
B:错
可以
神经网络
参数
发布时间:
2024-03-26 06:42:05
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1.
在神经网络中,每个参数可以有不同的学习率。 选项: A:对 B:错
2.
在神经网络中,每个参数可以有不同的学习率。
3.
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
4.
在一个类中可以定义多个构造方法,只要每个构造方法的参数类型或参数个数不同即可。()选项: A:对 B:错
5.
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
6.
不同的深度神经网络产生的深度学习技术性能是有差异的,用途也不一样。( )A.错B.对
7.
不同的深度神经网络产生的深度学习技术性能是有差异的,用途也不一样。( )A.错B.对
8.
简单工厂模式可以根据参数的不同返回不同的实例。A.错B.对
9.
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
10.
有关神经网络训练时使用的学习率参数说法正确的是( )。 选项: A、学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 B、学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C、学习率可以与其他网络参数一起训练,对降低代价函数是有利的。 D、网络训练时刚开始学习率可以大一些,以便提高学习速度,随后应减少学习率,以免引起学习震荡。
11.
在神经网络训练中,有关学习率调整说法错误的是?选项: A:学习率设置不当会引起神经网络过拟合。; B:学习率可以根据损失函数(代价函数)减少的快慢动态调整。; C:学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。; D:固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。
12.
在神经网络训练中,有关学习率调整说法错误的是? 选项: A:学习率设置不当会引起神经网络过拟合。 B:固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。 C:学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。 D:学习率可以根据损失函数(代价函数)减少的快慢动态调整。
13.
在神经网络训练中,有关学习率调整说法错误的是? 选项: A、固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。 B、学习率可以根据损失函数(代价函数)减少的快慢动态调整。 C、学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。 D、学习率设置不当会引起神经网络过拟合。
14.
【判断题】神经网络可以有多个隐藏层。( ) A.错 B.对
15.
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
16.
一个类中可以定义多个构造方法,只要每个构造方法的参数类型或参数个数不同即可。A.正确B.错误
17.
MSTP域内可以基于实例计算生成多棵生成树,每棵生成树都被称为一个MSTI,以下关于MSTI的描述,正确的是 选项: A:每个MSTI之间可以共享参数计算自己的生成树 B:每个端口在不同MSTI上的角色和状态可以不同 C:每个MSTI的生成树可以有不同的根,不同的拓扑 D:每个端口在不同MSTI上的生成树参数可以不同
18.
MSTP域内可基于实例计算生成多棵生成树,每棵生成树都被称为一个MSTI,以下关于MSTI的描述,正确的是? 选项: A、每个MSTI之间可以共享参数计算自己的生成树 B、每个端口在不同MSTI上的角色和状态可以不同 C、每个MSTI的生成树可以有不同的根,不同的拓扑 D、每个端口在不同MSTI上的生成树参数可以不同
19.
作为深度学习中的神经网络在进行预训练时可以将所有参数全部初始化为0 选项: A:正确 B:错误
20.
对于人工神经网络,以下( )是超参数? A: 人工神经网络的层数 B: 人工神经网络的学习率 C: 人工神经网络的权重 D: 人工神经网络的偏置
21.
对于人工神经网络,以下( )是超参数?选项: A:人工神经网络的层数; B:人工神经网络的学习率; C:人工神经网络的权重; D:人工神经网络的偏置
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