在深度学习中采用梯度下降方法往往达不到最优解,而是在以下哪些情况下停止了()。
A.鞍点
B.局部极值点
C.高原(plateau)点
D.早停点
A.鞍点
B.局部极值点
C.高原(plateau)点
D.早停点
A.随机梯度下降
B.设置Momentum
C.设置不同初始值
D.增大batchsize
A.令所有权重值初始化为0
B.尝试调整学习率
C.尝试mini-batch梯度下降
D.尝试对权重进行更好的随机初始化
A.尝试使用Adam算法
B.尝试对权重进行更好的随机初始化
C.尝试调整学习率α
D.尝试mini-batch梯度下降
A.当优化问题的数值解接近局部最优值时,随着目标函数解的梯度接近或变为零,通过最终迭代获得的数值解可能仅使目标函数局部最优,而不是全局最优
B.在深度学习优化问题中,经常遇到的是梯度爆炸或梯度消失
C.优化问题中设置的学习率决定目标函数能否收敛到局部最小值,以及何时收敛到最小值
D.一般来说,小批量随机梯度下降比随机梯度下降和梯度下降的速度慢,收敛风险较大
A.随机梯度下降是梯度下降中常用的一种
B.梯度下降包括随机梯度下降和批量梯度下降
C.梯度下降算法速度快且可靠
D.随机梯度下降是深度学习算法当中常用的优化算法之一
A.如果学习率很小,则优化成本函数将花费大量时间
B.如果学习率非常高,则梯度下降可能永远不会收敛
C.学习率是使用损失函数导数和步长来计算的
D.学习率是梯度下降算法中的超参数
A.反向传播计算结果
B.反向传播更新参数
C.正向传播更新参数
D.正向传播计算结果
A.用改良的网络结构比如LSTM和GRUs
B.梯度裁剪
C.Dropout
D.所有方法都不行
A.随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)
B.不知道
C.整批梯度下降法(FulIBatch Gradient Descent)
D.都不是
A.对激活函数的输出结果进行范围限定,有助于梯度平稳下降,而ReLU输出范围无限的函数会导致梯度消失问题
B.ReLU函数中所有负值均被截断为结果0,从而导致特征丢失,可适当调高学习率避免此类情况
C.RMSProp学习率调整策略引入累积梯度的概念,从而解决学习率过早趋向于0而结束训练
D.随机梯度下降(SGD)每次更新只随机取一个样本,按照固定学习率计算梯度,所以速度较快