题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化？（)
A.超参数
B.特征值
C.样本数目
D.参数
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A.为了尽可能减少小批量样本对训练的影响，在每轮训练前最好打乱样本顺序
B.动量梯度下降法在更新参数时，能在一定程度上保留之前的更新方向
C.使用越先进的梯度下降法优化算法，神经网络训练结果一定越好
D.小规模梯度下降法每次迭代所用的样本数固定
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第2题
下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个（)？
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
第3题
下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个？
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
第4题
下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
第5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
第6题
8、有关BP网络的说法，哪个是错误的？
A.在使用梯度下降时，加上冲量项会减少训练的速度，但可能会减少陷入局部极小值的可能
B.与批量梯度下降法相比，使用小批量梯度下降法可以提高训练速度，但达到全局最优解可能需要更多的迭代次数
C.交叉熵也可以作为回归预测问题的损失函数
D.神经元的激活函数选择影响神经网络的训练过程和最终性能
