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神经网络在学习时是以损失函数的梯度信息为线索来找最优参数。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-06-02 07:19:42
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造价工程师
推荐参考答案
(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
对
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1.
神经网络在学习时是以损失函数的梯度信息为线索来找最优参数。( )
2.
编程实现梯度下降法时,首先需要确定损失函数,然后对损失函数求偏导数来计算梯度,最后通过梯度来更新模型参数。
3.
反向传播的作用是训练模型参数,在所有参数上用梯度下降,使神经网络模型在训练数据上的损失函数最大。( )
4.
训练神经网络时,以下哪种激活函数最容易造成梯度消失?
5.
BP神经网络在训练过程中,损失函数可能比较大,但随着训练的进行,损失函数基本不变化了,这种现象说明神经网络陷入??
6.
BP神经网络在训练过程中,损失函数可能比较大,但随着训练的进行,损失函数基本不变化了,这种现象说明神经网络陷入?
7.
根据______步骤可完成一轮神经网络的训练。①设置模型参数初始值②将预测值与标签值比较,计算损失③正向计算神经网络的预测值④根据梯度下降法逐层反向更新网络模型参数⑤采用误差反向传播算法计算梯度信息
8.
参数优化法中采用梯度下降法进行参数迭代校正,能够确保找到最优参数。
9.
在深度学习中,sigmoid函数存在梯度爆炸的问题。
10.
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小? 反向传播梯度下降优化函数损失函数
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