题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
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，而是都设成0，则下列叙述正确的是（）。
A.没有问题，神经网络会正常开始训练
B.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
C.神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变
D.以上选项都不对
查看答案
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
题目内容
（请给出正确答案）
A.没有问题，神经网络会正常开始训练
B.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
C.神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变
D.以上选项都不对
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
更多“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，而…”相关的问题
A.随机赋值，祈祷他们是正确的
B.搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C.赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
D.以上说法都不正确
A.将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。
B.TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。
C.将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。
D.GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素
A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络，降低了Fast-RCNN的mAP
B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担，这也提高了算法的速度
C.舍弃了R-CNN的多尺度池化，提高了算法的速度
D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络
A.标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值
B.BP神经网络经常遭遇过拟合
C.早停策略可用来缓解BP网络的过拟合问题
D.晚停策略可用来缓解BP网络的欠拟合问题
