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[主观题]

对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?()

A.其他选项都不对

B.没啥问题,神经网络会正常开始训练

C.神经网络可以训练,但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西

D.神经网络不会开始训练,因为没有梯度改变

答案
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更多“对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?()”相关的问题

第1题

对于神经网络的说法,下面正确的是:()

A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率

B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率

C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

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第2题

以下关于人工神经网络(ANN)的描述错误的有()

A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒

B.可以处理冗余特征

C.训练ANN是一个很耗时的过程

D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络

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第3题

神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?()

A.模型梯度快速变大

B.模型权重变为NaN值

C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0

D.损失函数持续减小

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第4题

多隐层神经网络可以直接用经典算法进行训练。()
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第5题

如果现在要对一组数据进行分类,我们不知道这些数据最终能分成几类,那么应该选择()来处理这些数据最适合。

A.BP神经网络

B.RBF神经网络

C.SOM神经网络

D.ELMAN神经网络

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第6题

考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?()

A.把除了最后一层外所有的层都冻住,重新训练最后一层

B.对新数据重新训练整个模型

C.只对最后几层进行调参(finetune)

D.对每一层模型进行评估,选择其中的少数来用

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第7题

到2000年前后,机器学习开始流行的原因如下:___。

A.高效率的机器学习训练算法

B.神经网络的商业应用

C.机器人棋手战胜了象棋冠军

D.行业数据开始指数级的增长

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第8题

对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中,通过误差后向传播来优化调整网络参数,请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的()。

A.卷积滤波矩阵中的参数

B.全连接层的链接权重

C.激活函数中的参数

D.模型的隐藏层数目

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第9题

卷积神经网络主要用于图像处理特征,多层神经网络,将三种结构思想结合,请问下列选项中,哪个不是三种结构思想之一?()

A、局部感受野

B、权值共享

C、亚采样

D、全局监控

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