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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?
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
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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
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
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
考题
根据损失函数的概念,以下哪项是不正确的?()A、一个典型的损失函数有一个二次函数形式B、对顾客而言的总损失随着过程中心对目标的偏差而增加C、所有在规范以内的零件不会导致损失D、损失函数的概念经常与“门柱”思维方式相对比
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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