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[单选题]

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

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更多“关于梯度消散/爆炸问题下列说法不正确的是()。”相关的问题

第1题

下列关于Sigmoid函数的说法错误的是()。

A.存在梯度爆炸的问题

B.不是关于原点对称

C.计算e×p比较耗时

D.存在梯度消失的问题

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第2题

在深度学习中,下列对于sigmoid函数的说法,错误的是()。

A.存在梯度爆炸的问题

B.不是关于原点对称

C.计算exp比较耗时

D.存在梯度消失的问题

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第3题

下列关于深度学习中优化问题说法错误的是()。

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

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第4题

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

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第5题

下列关于梯度消失和梯度爆炸的说法正确的有()。

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

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第6题

下列关于物质跨膜运输实例的说法,不正确的是()

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

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第7题

下列关于火炸药爆炸影响因素说法不正确的是()。 A.装药的尺寸 B.杂质及含量 C.周围介

下列关于火炸药爆炸影响因素说法不正确的是()。

A.装药的尺寸

B.杂质及含量

C.周围介质的气体压力

D.环境温度和湿度

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第8题

关于爆炸极限下列说法不正确的是()。

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。

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第9题

LSTM可以缓解RNN梯度消失/梯度爆炸的问题。()
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第10题

下列关于火炸药爆炸影响因素的说法中,不正确的是____.A.装药的尺寸 B.杂质及含量C.周围介质的

下列关于火炸药爆炸影响因素的说法中,不正确的是____.

A.装药的尺寸

B.杂质及含量

C.周围介质的气体压力

D.环境温度和湿度.

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第11题

多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择?()

A.随机森林分类器

B.卷积神经网络

C.梯度爆炸

D.上述所有方法

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