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[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.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响

C.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

D.分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定

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发布时间：2022-10-16

更多“有关神经网络训练过程的说法，正确的是()?”相关的问题

第1题

对于神经网络来讲，以下哪个说法是正确的？（)

A.优化凸目标函数

B.只能在随机梯度下降的情况下进行训练

C.可以混合使用不同的激活功能

D.以上均不是

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第2题

减少神经网络过拟合的说法，以下哪些是错误的（)？

A.通过正则化可以减少网络参数的个数，一定程度可能增加过拟合

B.利用L1或L2正则化可以使权重衰减，从而一定程度上减少过拟合

C.在神经网络训练过程中类似dropout减少神经元或相关链接权的数量

D.通过增加数据扰动的数据增强减少了神经网络的过拟合

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第3题

有关BP神经网络的不足的说法哪些是正确的（)？

A.易陷入局部极小

B.学习效率低

C.隐节点的个数可以随意取

D.检验时新样本与训练样本差别大泛化效果弱

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第4题

反向传播是用来训练人工神经网络的常见方法。（)

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第5题

辛顿（Hinton)提出了深度信念网络，使得训练更深层的神经网络变得可能。（）

此题为判断题(对，错)。

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第6题

深度学习采用了layer-wise的训练机制，克服了BP神经网络训练中的梯度扩散问题。（)

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第7题

神经网络由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间（)

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第8题

关于人工神经网络算法的优点，下列说法错误的是？（)

A.易于理解和解释，可以可视化分析，可观察学习过程，容易提取出规则

B.并行分布处理能力强,分布存储及学习能力强

C.具备联想记忆的功能，能充分逼近复杂的非线性关系

D.对噪声神经有较强的鲁棒性和容错能力

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第9题

防止神经网络中过度拟合的最常用方法的是（）

A.获取更多训练数据

B.减少网络容量

C.添加权重正规化

D.添加dropout

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第10题

假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（)。

A.1

B.500

C.300

D.100

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