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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。
可以通过
神经网络
初始化
发布时间:
2024-05-19 14:39:11
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相关试题
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。选项: A:正确; B:错误
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。 选项: 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,逐层初始化可通过无监督学习实现的。( )A.正确B.错误
4.
多层神经网络的初始化参数可通过逐层()获得。
5.
【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
6.
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( )。选项: 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
7.
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
8.
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
9.
深度学习采用了layer-wise的训练机制,克服了BP神经网络训练中的梯度扩散问题。选项: A:正确; B:错误
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