单选题

有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是()

A. 学习率可以与其他网络参数一起训练,对降低代价函数是有利的
B. 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值
C. 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好
D. 网络训练时刚开始学习率可以大一些,以便提高学习速度,随后应减少学习率,以免引起学习震荡

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单选题
有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是()
A.学习率可以与其他网络参数一起训练,对降低代价函数是有利的 B.学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值 C.学习率可以随着训练误差动态调整效果更好 D.网络训练时刚开始学习率可以大一些,以便提高学习速度,随后应减少学习率,以免引起学习震荡
答案
多选题
有关神经网络训练过程的说法,正确的是()
A.使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值 B.分析问题确定后,神经网络合适的结构就可以确定 C.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果影响 D.对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素
答案
主观题
下列关于于神经网络的说法中正确的是_____。 (1)增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 (2)减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 (3)增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率
答案
主观题
在训练神经网络时,下面哪些说法是正确的
答案
判断题
神经网络的训练样本量没有明确规定,和神经网络内部的网络参数个数无关。
答案
单选题
神经网络的训练样本量没有明确规定,和神经网络内部的网络参数个数无关()
A.正确 B.错误
答案
判断题
神经网络的训练样本量没有明确规定,和神经网络内部的网络参数个数无关()
答案
单选题
有关BP神经网络的说法,错误的是哪个()
A.易陷入局部极小值 B.训练次数多,学习效率低,收敛速度慢 C.隐层节点的选取缺乏理论指导 D.训练时新样本的加入对已经学习的结果没什么影响
答案
单选题
下面有关神经网络的说法,错误的是()
A.神经网络神经元的输出都是传给其他神经元,不能再反馈回来 B.神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整,使得代价函数极小化 C.均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数(损失函数) D.神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数
答案
主观题
以下有关卷积神经网络(CNN)的说法错误的是:
答案
热门试题
BP神经网络是一种按照()训练的多层前馈神经网络,是应用最广泛的神经网络 人工神经网络训练 神经网络模型训练时,依赖于以下哪一种法则进行参数计算()。 神经网络训练分为批量训练和在线训练。 神经网络训练分为批量训练和在线训练() 神经网络训练分为批量训练和在线训练() 在深度学习神经网络中,感知器是最简单的神经网络,关于其结构说法正确的是:--() .BP神经网络所使用的学习规则是 ( ) 有关浅层神经网络的说法正确的是( )。 训练循环神经网络的算法是BPTT 关于循环神经网络以下说法错误的是?() 激活函数对于神经网络模型学习、理解非常复杂的问题有着重要的作用,以下关于激活函数说法正确的是-() 以下关于神经网络和深度学习说法正确的是( ) 深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法,多层神经网络包含多个隐含层感知层,也称作卷积神经网络(CNN),它的研究热潮兴起于本世纪初期() BP神经网络是一种按照误差逆转传播算法训练的多层前馈网络,学习算法是() 以下关于卷积神经网络说法错误的是( ) 人下关于神经网络的说法错误的是?() 在使用TensorFlow开发神经网络程序时,神经网络的权重参数、偏置值、和输入数据通常使用TensorFlow中的哪些元素表示()。 下列神经网络不属于前馈神经网络的是( ): BP神经网络 卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 感知机 深度学习是基于RNN循环神经网络。
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