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哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?
A、减少网络深度;
B、预训练+微调;
C、使用ReLU激活函数;
D、使用Sigmoid激活函数
发布时间:
2025-05-11 15:01:30
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(
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答案:
减少网络深度; 使用ReLU激活函数
相关试题
1.
哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?
2.
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。( )
3.
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。( )
4.
在深度学习模型中,您如何解决梯度消失和梯度爆炸问题?
5.
在深度学习中,sigmoid函数存在梯度爆炸的问题。
6.
中国大学MOOC: 下列哪些方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题?
7.
将Sigmoid激活函数改为ReLu,将有助于克服梯度消失问题。( )
8.
关于深度网络,以下说法正确的是()。A.深度网络具有良好的可解释性B.深度网络可能出现梯度消失问题C.深度网络可能对训练数据过拟合D.深度越深,效果越好
9.
深度学习常用方法
10.
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
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