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梯度下降法 名词解释

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一种通过计算并且减小梯度将损失降至最低的技术,它以训练数据为条件,来计算损失相对于模型参数的梯度。通俗来说,梯度下降法以迭代方式调整参数,逐渐找到权重和偏差的最佳组合,从而将损失降至最低。
更多“梯度下降法 名词解释”相关的问题

第1题

4、通常有哪几种训练神经网络的优化方法?

A.梯度下降法

B.随机梯度下降法

C.小批量随机梯度下降法

D.集成法

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第2题

1、训练大规模数据集时,首选的梯度下降算法是______。

A.随机梯度下降法

B.批量梯度下降法

C.小批量梯度下降法

D.以上没有区别,都可以

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第3题

1、批量梯度下降法是对随机梯度下降法的改良,能够更稳定地更新神经元参数
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第4题

小批量梯度下降法和随机梯度下降算法收敛可能需要更多的迭代次数
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第5题

随机梯度下降法最终收敛的点不一定是全局最优解。
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第6题

6、使用批量梯度下降法时,无需打乱样本数据。
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第7题

梯度下降法可以求解线性回归问题()
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第8题

当输入卷积神经网络数据过大以至于无法在计算机RAM内存中同时处理时,哪种梯度下降方法更加有效

A.随机梯度下降法

B.分块梯度下降法

C.整批梯度下降法

D.都不是

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