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BP神经网络在训练过程中，损失函数可能比较大，但随着训练的进行，损失函数基本不变化了，这种现象说明神经网络陷入全局最优解

参考答案和解析
局部极小值 或者 局部极小 或者 局部最优解
更多 “BP神经网络在训练过程中，损失函数可能比较大，但随着训练的进行，损失函数基本不变化了，这种现象说明神经网络陷入全局最优解” 相关考题
考题 sigmoid函数属于阶跃函数,是神经网络中常见的激活函数。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似,二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。() 此题为判断题(对，错)。
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考题 用分枝定界法求最大值的整数规划时()。 A、分枝后子问题的最优目标函数值可能变大B、分枝后子问题的最优目标函数值可能不变C、若某个分枝的最优目标函数值大于其它分支，则该分支得到了最优解D、以上说法均不对
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考题 对于神经网络的说法,下面正确的是:( ) A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率
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考题 对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?( ) A.其他选项都不对B.没啥问题，神经网络会正常开始训练C.神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西D.神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变
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考题 在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?( ) A.学习率(learningrate)太低B.正则参数太高C.陷入局部最小值D.以上都有可能
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考题 神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?( ) A.模型梯度快速变大B.模型权重变为NaN值C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0D.损失函数持续减小
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考题 人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。
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考题 （）是用于神经网络反向传播算法学习的收敛算法，用有限求解步骤逼进函数的解A、梯度下降法B、局部最优解C、模糊逻辑D、混沌
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考题 在解决函数优化问题时，基因遗传算法的全局性不好，容易陷入局部最优值。
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考题 （）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A、损失函数B、优化函数C、反向传播D、梯度下降
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考题 目前的管网技术经济计算时，先进行（），然后采用优化的方法，写出以流量、管径（或水头损失）表示的费用函数式，求得最优解。A、流量估算B、方案比选C、管径确定D、流量分配
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考题 神经网络的训练过程不需要人工标记的样本数据集。（）
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考题 如果线性规划问题存在目标函数为有限值的最优解，求解时只需在（）集合中进行搜索即可得到最优解。A、基B、基本解C、基可行解D、可行域
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考题 基于神经网络的检测技术的基本思想是用一系列信息单元训练神经单元，在给出一定的输入后，就可能预测出（）。
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考题 神经网络既善于显式表达知识，又具有很强的逼近非线性函数的能力。
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考题 以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的是（）。A、神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B、可以处理冗余特征C、训练ANN是一个非常耗时的过程D、至少含有一个隐藏层的多层神经网络
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考题 判断题在解决函数优化问题时，基因遗传算法的全局性不好，容易陷入局部最优值。A 对B 错
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考题 判断题RBF神经网络的学习过程和BP神经网络的学习过程类似，二者的主要区别在于各使用不同的作用函数。A 对B 错
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考题 判断题人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。A 对B 错
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考题 问答题简述BP神经网络中，BP算法的基本思想。
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考题 问答题简述BP神经网络的基本思想。
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考题 判断题BP 神经网络中隐层使用的 Sigmoid 是函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络。A 对B 错
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考题 单选题（）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。A 损失函数B 优化函数C 反向传播D 梯度下降
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考题 单选题以下关于人工神经网络（ANN）的描述错误的有（）A 神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒B 可以处理冗余特征C 训练ANN是一个很耗时的过程D 至少含有一个隐藏层的多层神经网络
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考题 填空题神经网络主要通过两种学习算法进行训练，即无师学习算法和（）
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考题 单选题倒传递神经网络（BP神经网络）的训练顺序为何？（） A：调整权重； B：计算误差值； C://利用随机的权重产生输出的结果。A BCAB CABC BACD CBA
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考题 单选题连续型Hopfield网络（）。A 是前馈神经网络B 是单层反馈型非线性神经网络C 具有函数逼近问题D 是多层反馈型非线性神经网络
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