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深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化” 来有效克服,逐层初始化可通过无监督学习实现的。( )
可以通过
神经网络
初始化
发布时间:
2024-03-27 12:34:28
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1.
深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化” 来有效克服,逐层初始化可通过无监督学习实现的。( )
2.
深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化” 来有效克服,逐层初始化可通过无监督学习实现的。( )A.正确B.错误
3.
深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”来有效克服。
4.
深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”来有效克服。选项: A:正确; B:错误
5.
深度神经网络在训练上的难度,可以通过“逐层初始化”来有效克服。 选项: A、正确 B、错误
6.
【单选题】下列关于深度学习和神经网络的说法中,错误的是()。 A. 二者均采用分层结构 B. 神经网络采用BP算法调整参数 C. 深度学习采用迭代算法来训练整个网络 D. 深度学习采用逐层训练机制
7.
深度学习和人工神经网络都是人工智能领域常见的名词,它们之间有区别也有联系。下列关于深度学习和神经网络的说法中,正确的有( )。A.深度学习是基于人工神经网络发展而来的联结主义学习方法B.深度学习和人工神经网络均采用分层结构,系统包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络C.深度学习采用BP算法调整参数,即采用迭代算法来训练整个网络D.人工神经网络采用逐层训练机制
8.
关于人工神经网络的说法错误的是()选项: A:多层前向神经网络一般需要同一层神经元间相互连接; B:深度学习一般使用具有多个隐藏层的神经网络; C:训练神经网络的主要目的是学习神经元间的连接权值; D:卷积神经网络(CNN)可以逐层抽取数据特征实现自动特征学习
9.
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
10.
深度学习是一种实现机器学习的技术,也会用到()和()的学习方法来训练深度神经网络 选项: A:深度学习 B:认真学习 C:有监督 D:无监督
11.
深度学习是一种实现机器学习的技术,也会用到(和(的徐西方法来训练深度神经网络 选项: A、深度学习 B、认真学习 C、有监督 D、无监督
12.
深度学习是一种实现机器学习的技术,也会用到( )和( )的学习方法来训练深度神经网络 选项: A:分类 B:回归 C:有监督 D:无监督
13.
实际上,深层神经网络就是一种以( )学习技术训练的多个隐藏层的神经网络。 选项: A: 有监督 B: 无监督 C: 混合监督 D: 云监督
14.
有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个?选项: A:过大过小的参数都影响网络的训练; B:神经网络可以用0来初始化权重; C:可以进行参数的随机初始化; D:合适的权重初始化可以加快神经网络的训练,提升模型的效果
15.
神经网络的学习规则有逐层更新学习、竞争学习和概率型学习。选项: A:正确; B:错误
16.
机器学习中,传统的神经网络发展到了多隐藏层的情况,一般我们称之为( )。 选项: A、初始化 B、深度学习 C、数据挖掘 D、查询
17.
深度神经网络的所有参数可以初始化为0
18.
( )的层数也称为神经网络的深度,基于深度神经网络的学习就叫做深度学习。选项: A:输出层 B:连接层 C:隐藏层 D:卷积层
19.
有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个?选项: A:权重和偏置都可以取全零初始化; B:使用正态分布初始化,但权重取太大或太小都会影响网络的训练; C:Xavier初始化可以减少梯度消失; D:合适的权重初始化可以加快神经网络的训练和效果
20.
关于深度学习或深度神经网络的说法正确的有( )选项: A:深度学习采用多层前向神经网络; B:神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”,一般应具有多个隐藏层; C:深度神经网络相邻层节点之间有连接,但不一定是全连接; D:深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接
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