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[判断题]

resnet可以很好解决梯度消失问题（）

提问人：网友154336271 发布时间：2022-10-14

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第1题

ResNet的特点不包括以下哪一点（)？

A.模型参数明显增加

B.减少深层网络的梯度消失问题

C.特征的重用

D.增强特征的获取能力

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第2题

下列说法正确的是()。

下列说法正确的是（)。

A、长期短期记忆网络是一种前馈神经网络。

B、双向RNN很好地解决了梯度消失的问题

C、如果一个完全连接的RNN有足够数量的sigmoid型隐藏神经元，它可以以任意的准确率去近似任何一个非线性动力系统个。

D、典型的前馈神经网络存在梯度爆炸的问题

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第3题

ResNet的特点不包括以下哪一点？

A.减少深层网络的梯度消失问题

B.特征的重用

C.增强特征的获取能力

D.模型参数明显增加

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第4题

ResNet中引入shortcut的功能包括以下哪些（)？

A.减少了计算量

B.ResNet的梯度通过shortcut回到更早的层，缓解了网络因为深度增大导致的梯度消失

C.引入残差模块，简化了学习

D.改善了网络的特征获取能力

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第5题

LSTM可以解决RNN的哪些问题

A.梯度消失

B.梯度爆炸

C.未来信息缺失

D.长期依赖

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第6题

ResNet中引入shortcut的功能不包括以下哪一个？

A.ResNet的梯度通过shortcut回到更早的层，缓解了网络因为深度增大导致的梯度消失

B.引出了残差模块，简化了学习

C.改善了网络的特征获取能力

D.减少了计算量

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第7题

关于循环神经网络以下说法错误的是？（)

A.循环神经网络可以根据时间轴展开

B.LSTH也是种循环神经网络

C.LSTM无法解决梯度消失的问题

D.循环神经网络可以简写为RNN

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第8题

RNN在解决序列问题时遇到梯度消失的问题，一般采用的是LSTM进行解决。

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第9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10题

下列哪项不属于梯度消失问题的解决手段（)

A.减少层数

B.减小学习率

增大学习率

用Relu代替sigmoid

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第11题

LSTM和GRU网络因为引入了门控单元，可以缓解梯度消失问题

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