A.权重和偏置都可以取全零初始化
B.使用正态分布初始化，但权重取太大或太小都会影响网络的训练
C.Xavier初始化可以减少梯度消失
D.合适的权重初始化可以加快神经网络的训练和效果
如搜索结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个()?”相关的问题
第1题
A.换新的玻璃升降器之后一定要进行初始化
B.初始化是在关门状态下使用开关一键升降功能实现
C.初始化是在关门状态下使用开关点动升降功能实现
D.使用假锁车门可以进行初始化
第2题
A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
C.在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
D.模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则
第3题
A.BP神经网络是前馈神经网络
B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的
C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层
D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射
第4题
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
第6题
A.神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络
B.神经元感知器可以接收n个输入，对应n个权重值
C.神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值
D.神经元感知器经过激活函数变换后输出结果
第8题
A.变量a，b均初始化为5
B.变量a没有初始化,b初始化为5
C.变量a，b均未初始化
D.变量b没有初始化,a初始化为5
第10题
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
为了保护您的账号安全，请在“赏学吧”公众号进行验证，点击“官网服务”-“账号验证”后输入验证码“”完成验证，验证成功后方可继续查看答案！
微信搜一搜
赏学吧
微信搜一搜
赏学吧
