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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

对于神经网络来讲,以下哪个说法是正确的?()

A.优化凸目标函数

B.只能在随机梯度下降的情况下进行训练

C.可以混合使用不同的激活功能

D.以上均不是

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第1题
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梯度消失问题?()

A.正向传播更新参数

B.正向传播计算结果

C.反向传播更新参数

D.反向传播计算结果

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第2题
下面关于卷积神经网络相关描述中,正确的说法是哪个()?

A.卷积中的通道数量只能是1或3

B.池化核大小与步长相等

C.Padding时各方向的填充不一定对称

D.卷积核越小,卷积后的结果越抽象

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第3题
深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是()。

A.隐藏层数适当诚少,神经网络的分辨能力不变

B.隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱

C.隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强

D.隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强

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第4题
有关BP神经网络的说法,错误是哪个()?

A.训练时新样本的加入对已经学习的样本没影响

B.易陷入局部极小值

C.学习效率低,收敛速度慢

D.隐层的个数以及隐层节点的数量选取缺乏理论指导

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第5题
以下关于神经网络说法正确的有()。

A.神经网络可以实现线性分类

B.神经网络可以实现非线性分类

C.神经网络的每层神经元激活函数值阈必须在[-1,1]

D.神经网络的每层神经元激活函数必须相同

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第6题
有关BP网络的说法,哪个是正确的()?

A.交叉熵也可以作为分类预测问题的损失函数

B.在使用梯度下降时,加上冲量项会减少训练的速度,但可能会增加陷入局部极小值的可能

C.与批量梯度下降法相比,使用小批量梯度下降法可以降低训练速度,但达到全局最优解可能需要更多的迭代次数

D.神经元的激活函数选择不影响神经网络的训练过程和最终性能

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第7题
以下有关OpenVINO平台的认识错误的是哪个()?

A.免费的

B.支持主流的机器视觉功能

C.基于典型卷积神经网络以及英特尔®硬件(包括加速器),实现性能最大化

D.一种云计算平台

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第8题
对于BTS馈线头拧接程度,以下哪个说法是正确的()。

A.用手拧紧

B.不能用力拧紧,自然连接就可以

C.用手拧紧后,用合适扳手顺时钟拧到1/4圈

D.用扳手用力拧,直到拧不动为止

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第9题
与R-CNN相比,有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个()?

A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络,降低了Fast-RCNN的mAP

B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担,这也提高了算法的速度

C.舍弃了R-CNN的多尺度池化,提高了算法的速度

D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络

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第10题
关于循环神经网络以下说法错误的是?()

A.循环神经网络可以根据时间轴展开

B.LSTH也是种循环神经网络

C.LSTM无法解决梯度消失的问题

D.循环神经网络可以简写为RNN

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第11题
关于2010新指南的说法正确的是()。

A.执行新指南能够提高院外心脏骤停的存活率

B.对儿童来讲,传统CPR不具有优势

C.对于儿童来说,非心脏病因只用按压效果好

D.标准生命复苏跟连续只按压的效果差别明显

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