关于梯度消散/爆炸问题下列说法不正确的是()。
A.控制网络层数可以一定程度上减少梯度消失的问题
B.可能采用了不合适的激活函数
C.剪切梯度,正则化能防止梯度消散
D.使用残差网络可以减少梯度消散的问题
A.控制网络层数可以一定程度上减少梯度消失的问题
B.可能采用了不合适的激活函数
C.剪切梯度,正则化能防止梯度消散
D.使用残差网络可以减少梯度消散的问题
A.当优化问题的数值解接近局部最优值时,随着目标函数解的梯度接近或变为零,通过最终迭代获得的数值解可能仅使目标函数局部最优,而不是全局最优
B.在深度学习优化问题中,经常遇到的是梯度爆炸或梯度消失
C.优化问题中设置的学习率决定目标函数能否收敛到局部最小值,以及何时收敛到最小值
D.一般来说,小批量随机梯度下降比随机梯度下降和梯度下降的速度慢,收敛风险较大
下列关于RNN、LSTM、GRU说法正确的是()。
A.RNN引入了循环的概念
B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸
C.GRU是LSTM的变体
D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法,没有区别
A.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于
B.可以采用ReLU激活函数有效地解决梯度消失的情况
C.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于无穷大
D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸
A.细胞膜、液泡膜等生物膜都是选择透过性膜
B.植物细胞的原生质层相当于一层半透膜
C.小分子物质都能通过细胞膜,大分子物质则不能
D.细胞的吸水和失水是水分子顺相对含量梯度跨膜运输的过程
A.随温度增高,爆炸下限增高。
B.压力增高,爆炸下限降低
C.气体中氧含量增加,爆炸下限降低
D.容器的直径越小,爆炸上限和下限之间的差距也越小。
A.爆炸是一种极为迅速的物理和化学变化
B.爆炸的特点是具有破坏力,产生爆炸声和冲击波
C.爆炸可分为物理爆炸和化学爆炸
D.爆炸在瞬间放出大量的能量,同时产生巨大声响
A.爆炸罪的犯罪主体包括已满14周岁不满16周岁的未成年人
B.爆炸罪的主观方面是故意
C.爆炸罪的行为方式只能是作为
D.爆炸罪侵犯的客体是公共安全