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[单选题]

如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为:（)

A.随机欠采样

B.梯度剪切

C.正则化

D.使用Relu激活函数

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发布时间：2022-06-27

更多“如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为:()”相关的问题

第1题

深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题，严格意义上来讲是在以下哪个环节出现梯度消失问题？（)

A.正向传播更新参数

B.正向传播计算结果

C.反向传播更新参数

D.反向传播计算结果

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第2题

反向传播算法是深度学习神经网络中重要的算法，关于其算法步骤正确的是（)。

A.先反向传播计算出误差，再正向传播计算梯度

B.只有反向传播计算梯度

C.只有反向传播计算输出结果

D.先正向传播计算出误差，再反向传播计算梯度

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第3题

正则化在深度学习中经常会使用到,我们在深度学习常用正则化方法解决什么问题？（）

A.XOR问题

B.过拟合问题

C.数据不平衡问题

D.梯度消失问题

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第4题

一般把在常温层下，地温随深度增加而逐渐增加，受地球内部热能影响，每向下加深（)米，所升高的温度称为地热增温率或地温梯度。

A.50

B.100

C.130

D.150

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第5题

以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题？（)

A.Sigmoid

B.Softplus

C.Tanh

D.ReLU

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第6题

下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是（)。

A.是一种端到端学习的方法

B.是一种无监督学习的方法

C.实现了非线性映射

D.隐含层数目大小对学习性能影响不大

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第7题

地层深度每增加100m，湿度变化所增高的度数称为()，不同地区的地温梯度一般()。

地层深度每增加100m，湿度变化所增高的度数称为（)，不同地区的地温梯度一般（)。

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第8题

开采深度每增加1m，相对瓦斯涌出量的平均增加值为瓦斯涌出量梯度。此题为判断题(对，错)。

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第9题

底部梯度在高阻层（)出现极大值

A.顶部

B.中部

C.底部

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第10题

瓦斯涌出量梯度的物理意义也可理解为（)。

A.开采深度每增加10m相对瓦斯涌出量的平均增加值

B.开采深度每增加lm相对瓦斯涌出量的平均增加值

C.开采深度每增加10m绝对瓦斯涌出量的平均增加值

D.开采深度每增加lm绝对瓦斯涌出量的平均增加值

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第11题

根据地转方程可知，经向梯度决定了纬向速度。（)

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