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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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(
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答案:
对
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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.
相比sigmoid激活函数,ReLU激活函数有什么优势?
4.
常用的激活函数有()。A、Sigmoid函数B、Tanh函数C、ReLu函数D、ReLo函数
5.
在深度学习中,sigmoid函数存在梯度爆炸的问题。
6.
训练神经网络时,以下哪种激活函数最容易造成梯度消失?
7.
关于sigmoid激活函数,下列描述正确的是( )
8.
Sigmoid激活函数在神经网络中引入了非线性。
9.
,避免了如Sigmoid一般的指数运算。由于其在 x>0 区间梯度恒为1,避免了传统激活函数在极端输入时梯度趋近于0的问题,
10.
CNN网络解决深度网络学习问题的关键是()。A.引入卷积运算B.增大数据量C.用ReLU激活函数替代S型激活函数D.改变优化目标
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