sigmoid函数的导数为（）

A.f（z）

B.f（1-z）

C.f（1+z）f（1-z）

D.f（z）（1-f（z））

A.激活函数需要具有线性可微的特点

B.Sigmoid函数的导数是非零的，很容易计算

C.Sigmoid函数的输出值域是对称的

D.ReLU函数主要缺点是相比于Sigmoid、Tanh函数其计算低效

A.1-f(x)

B.f(x)[1-f(x)]

C.1/f(x)-1

D.f(x)[1+f(x)]

A.1-f(x)

B.f(x)[1-f(x)]

C.1/f(x)-1

D.f(x)[1+f(x)]

A.使用Sigmod函数容易出现梯度消失

B.Sigmod的导数形式较为复杂

C.双曲正切更简单

D.Sigmoid函数实现较为复杂

A.使用sigmod函数容易出现梯度消失

B.sigmod的导数形式较为复杂

C.双曲正切更简单

D.sigmoid函数实现较为复杂

A.隐藏层太多时，可能导致靠近输入层的权重的偏导数太小而得不到更新

B.神经元处于Sigmoid等激活函数的饱和区工作

C.隐藏层神经元的个数太多导致

D.隐层的权重取值太小不容易导致梯度消失

方程式z³-3xyz=1确定变量z为x，y的二元函数，则一阶偏导数z'_x=______．

方程式sinz-y²z=x³确定变量z为x，y的二元函数，求一阶偏导数z'_x与z'_y．

A.激活函数会影响神经网络的训练过程，因此会影响神经网络模型的质量。

B.当神经元的输入比较大时，Sigmoid函数的偏导数比较小，因此容易产生梯度消失。

C.在修正权重的过程中，靠近多层神经网络输出层的神经元的权重修改一般比较小，容易出现梯度消失。

D.激活函数是神经元的输入和输出映射函数。