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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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相关试题
1.
在神经网络中,每个参数可以有不同的学习率。A.错B.对
2.
在神经网络中,每个参数可以有不同的学习率。( )
3.
下列哪些是神经网络中的“超参数”?( )A.学习率B.隐藏层神经元个数C.迭代次数D.神经网络层数
4.
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
5.
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
6.
神经网络中常见的超参数有?A.学习率B.梯度下降法迭代的步数C.隐藏层数目D.批大小E.正则化参数
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.
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
9.
有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是? 选项: A、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。 B、学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C、学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 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。
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.
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。
15.
【判断题】神经网络可以有多个隐藏层。( ) A.错 B.对
16.
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
17.
在Modeler中,神经网络模型的径向基函数RBF可以包含多个隐含层 选项:A. 对B. 错
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