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在深度学习中,sigmoid函数存在梯度爆炸的问题。
在深度学习中,sigmoid函数存在梯度爆炸的问题。
发布时间:
2024-10-18 15:31:14
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职称计算机
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(
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答案:
错
相关试题
1.
在深度学习中,sigmoid函数存在梯度爆炸的问题。
2.
在深度学习模型中,您如何解决梯度消失和梯度爆炸问题?
3.
将Sigmoid激活函数改为ReLu,将有助于克服梯度消失问题。( )
4.
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
5.
在深度学习中,梯度消失问题通常发生在循环神经网络(RNN)中。( )
6.
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
7.
哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?
8.
在深度学习中,残差连接是一种用于解决梯度消失问题的技术。( )
9.
,避免了如Sigmoid一般的指数运算。由于其在 x>0 区间梯度恒为1,避免了传统激活函数在极端输入时梯度趋近于0的问题,
10.
Sigmoid激活函数在神经网络中引入了非线性。
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