将Sigmoid激活函数改为ReLu，将有助于克服梯度消失问题。（ ）
将Sigmoid激活函数改为ReLu，将有助于克服梯度消失问题。（ ）
发布时间：2025-05-09 11:32:20
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：对
相关试题
- 1.将Sigmoid激活函数改为ReLu，将有助于克服梯度消失问题。（ ）
- 2.Sigmoid激活函数可能会导致梯度消失；然而Tanh激活函数不会导致这个问题
- 3.相比sigmoid激活函数，ReLU激活函数有什么优势？
- 4.下列哪些方案可以缓解深度神经网络中的梯度消失问题?A、使用sigmoid激活函数B、使用tanh激活函数C、使用ReLU激活函数D、使用残差连接
- 5.常用的激活函数有()。A、Sigmoid函数B、Tanh函数C、ReLu函数D、ReLo函数
- 6.激活函数只能使用Sigmoid函数。
- 7.在深度学习中，sigmoid函数存在梯度爆炸的问题。
- 8.其函数表达式如式 (4) 所示。ReLU 解决了梯度消失问题，计算复杂度低、不需要进行指数运算，
- 9.其函数表达式如式(4)所示。ReLU解决了梯度消失问题，计算复杂度低、不需要进行指数运算，
- 10.训练神经网络时，以下哪种激活函数最容易造成梯度消失？
