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将Sigmoid激活函数改为ReLu,将有助于克服梯度消失问题。( )
将Sigmoid激活函数改为ReLu,将有助于克服梯度消失问题。( )
发布时间:
2025-05-09 11:32:20
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人力资源管理师
推荐参考答案
(
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答案:
对
相关试题
1.
将Sigmoid激活函数改为ReLu,将有助于克服梯度消失问题。( )
2.
Sigmoid激活函数可能会导致梯度消失;然而Tanh激活函数不会导致这个问题
3.
下列哪些方案可以缓解深度神经网络中的梯度消失问题?A、使用sigmoid激活函数B、使用tanh激活函数C、使用ReLU激活函数D、使用残差连接
4.
相比sigmoid激活函数,ReLU激活函数有什么优势?
5.
常用的激活函数有()。A、Sigmoid函数B、Tanh函数C、ReLu函数D、ReLo函数
6.
激活函数只能使用Sigmoid函数。
7.
在深度学习中,sigmoid函数存在梯度爆炸的问题。
8.
其函数表达式如式 (4) 所示。ReLU 解决了梯度消失问题,计算复杂度低、不需要进行指数运算,
9.
其函数表达式如式(4)所示。ReLU解决了梯度消失问题,计算复杂度低、不需要进行指数运算,
10.
训练神经网络时,以下哪种激活函数最容易造成梯度消失?
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