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> 梯度消失问题
"梯度消失问题"相关考试题目
1.
以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题?
2.
230/651深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题。严格意义上来讲是在以下哪个环节出现样度消失间题?
3.
101/651神将网络训练时,常会遇到很多问题,对于梯度消失问题,我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题?
4.
深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题。严格意义上来讲是在以下哪个环节出现样度消失间题?
5.
梯度消失问题的认识哪个是正确的?
6.
长短时记忆神经网络通过什么来缓解梯度消失问题()
7.
下列哪些方案可以缓解深度神经网络中的梯度消失问题()
8.
45/651以下哪个激活函数可以很好的解决梯度消失问题?
9.
resnet可以很好解决梯度消失问题
10.
GatedRecurrentunits的出现可以帮助防止在RNN中的梯度消失问题。
11.
LSTM模型和RNN模型都是属于深度学习模型,都可用于情感分析任务中,但是LSTM 模型克服了梯度消失问题。( )
12.
采用更合理的激活函数和使用批量正则化(BN)方法都能缓解梯度消失问题。
13.
tanh激活函数的梯度消失问题比sigmoid轻,收敛速度也比sigmoid快
14.
以下操作不能缓解梯度消失问题的是。
15.
当序列很长的时候RNN会出现梯度消失问题。
16.
当序列很长的时候RNN会出现梯度消失问题。
17.
将Sigmoid激活函数改为ReLu,将有助于克服梯度消失问题。( )
18.
Relu函数可以在x>0的时候保持梯度不衰减,所以缓解了梯度消失问题。
19.
在循环神经网络中,哪些技术可以改善梯度消失问题()
20.
梯度消失问题的认识哪个是正确的?
21.
GoogLeNet 层数很深,是()层网络,为了避免上述提到的梯度消失问题,googlenet巧妙的在不同深度处增加了两个loss来保证梯度回传消失的现象
22.
【图片】上图是具有四个隐藏层的神经网络,该网络使用sigmoid函数作为激活函数,训练过程出现了梯度消失问题。从图中可以判断出四个隐藏层的先后顺序(靠近输入端的为先,靠近输出端的为后)分别为
23.
下列哪项不属于梯度消失问题的解决手段()
24.
LSTM和GRU网络因为引入了门控单元,可以缓解梯度消失问题
25.
针对深度学习的梯度消失问题,哪种因素可能是无效的?
26.
神将网络训练时,常会遇到很多问题,对于梯度消失问题,我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题?
27.
311/651 以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题?
28.
循环神经网络(RNN)每一个时间步之间的迁移中使用了共享参数(权重等),与前馈神经网络比较更不容易引起梯度消失问题
29.
哪些方法可以减少深度学习的梯度消失问题?
30.
Relu激活函数能解决梯度消失问题,但是会出现dyingrelu现象,即训练过程中,有些神经元实际上已经"死亡“而不再输出任何数值