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[单选题]
AlexNet使用ReLU激活函数的好处不包括以下哪个方面（)？
A.梯度为0时神经元难以正常工作
B.缓解了梯度消失问题
C.提高l网络训练速度
D.开销小、计算快
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A.梯度为0时神经元难以正常工作
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A.Softmax函数
B.SoftPlus函数
C.Sigmoid函数
D.Relu函数
A.神经网络神经元的输出都是传给其他神经元，不能再反馈回来
B.神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整，使得代价函数极小化
C.均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数(损失函数)
D.神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数
A.使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值
B.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响
C.对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素
D.分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定
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
A.反向传播只能在前馈神经网络中运用
B.反向传播会经过激活函数
C.反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重
D.反向传播指的是误差通过网络反向传播
A.触发器是MySQL的数据库对象之一，同编程语言中的函数非常类似，都需要声明、执行等
B.触发器的执行不是由程序调用，而是由手工启动
C.触发器是由事件来触发、激活从而实现执行的
D.通过createtrigger语句来创建触发器
A.BN主要解决深度神经网络各层输入的分布一致，增加训练过程的平衡
B.BN可以减少每个隐层神经元梯度的变化幅度
C.BN起到了减少过拟合的作用
D.BN一般位于隐层神经元的激活函数输出之后
