更多“正则化技术(例如L2正则化)导致梯度下降在每次迭代时权重收缩。()”相关的问题
第1题
当你增加正则化超参数lambda时会发生权重变得更小(接近0)。()
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第2题
在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合()
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第3题
如果您的训练损失函数随着时期的增加而增加,那么以下哪些可能是学习过程中的问题?()
A.正则化过低且模型过度拟合
B.正则化过高,模型不适合
C.步长太大
D.步长太小
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第4题
在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合?()
A.A.Dropout
B.B.正则化
C.C.批规范化
D.D.以上所有
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第5题
下列哪一项不是神经网络中过拟合解决方案()
A.drop-out
B.正则化
C.加入更多的神经元
D.减少神经元数量
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第6题
神经网络梯度消失、爆炸的问题,常见的解决方法有哪些()。
A.Xavier和HE初始化
B.梯度剪切、正则
C.非饱和激活函数
D.Batchnorm
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第7题
常用的神经网络优化方法(避免过拟合,提高模型泛化性)有哪些()。
A.earlystopping
B.数据集扩增
C.正则化(Regularization)
D.Dropout
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第8题
参数优化法中采用梯度下降法进行参数迭代校正,能够确保找到最优参数。()
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第9题
虚拟化技术按照实现方式分类:全虚拟化、半虚拟化、硬件辅助虚拟化()
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第10题
状态量权重4,劣化程度III级,该状态量应扣分值为32分。()
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