题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

梯度下降算法的正确步骤是什么？（)（a)计算预测值和真实值之间的误差。（b)迭代跟新，直到找到最佳权重（c)把输入传入网络，得到输出值（d)初始化随机权重和偏差（e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重)值以减小误差

A.a,b,c,d,e

B.e,d,c,b,a

C.c,b,a,e,d

D.d,c,a,e,b

提问人：网友heysein 发布时间：2022-01-07

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第1题

梯度下降算法的正确步骤是什么？1.计算预测值和真实值之间的误差2.迭代更新，直到找到最佳权重3.把输入传入网络，得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重)值以减小误差（)

A.A.1,2,3,4,5

B.B.5,4,3,2,1

C.C.3,2,1,5,4

D.D.4,3,1,5,2

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第2题

神经网络中梯度下降法的训练步骤通常如何？ 1. 根据样本预测值和真实值之间的误差，计算损失函数 2. 迭代更新，直到模型整体误差小于阈值或者达到预定的迭代次数 3. 把样本输入给模型，得到预测值 4. 初始化模型的参数，如权重和偏差等 5. 反向传播，按照梯度下降的方向改变神经元相应的权重值

A.1, 2, 3, 4, 5

B.5, 4, 3, 2, 1

C.3, 2, 1, 5, 4

D.4, 3, 1, 5, 2

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第3题

（)是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。

()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。

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第4题

假设在一个深度学习网络中批处理梯度下降花费了太多的时间来找到一个值的参数值，该值对于成本函数J(W[1],b[1],…,W[L],b[L])来说是很小的值。以下哪些方法可以帮助找到J值较小的参数值()

A.尝试使用Adam算法

B.尝试对权重进行更好的随机初始化

C.尝试调整学习率α

D.尝试mini-batch梯度下降

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第5题

后向传播是一种用于分类的（)算法，使用梯度下降方法，它搜索一组权重，这组权重可以对数据建模，使得数据元组的网络类预测和实际类标号之间的均方差距离最小。

A.贝叶斯算法

B.支持向量机算法

C.神经网络算法

D.决策树算法

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第6题

误差反向传播的PBP算法简称BP算法，其基本思想是梯度下降法。它采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。（)

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第7题

已知BP算法的基本步骤包括：(1)计算网络的实际输出与期望输出的误差；(2)对训练样例集中的每一个样例重复以上步骤，直到对整个训练样例集的误差达到要求为止；(3)从训练样例集中取一样例，把输入信息输入到网络中；(4)由网络分别计算各节点的输出：(5) 从输出层反向计算到第一个隐含层，按一定原则（必须确定如何沿减少误差的方向调整连接权值）向减少误差方向调整网络的各个连接权值。请从下边四个选项中选出步骤的正确排序：

A.(1)(2)(3)(4)(5)

B.(1)(3)(5)(4)(2)

C.(3)(5)(2)(4)(1)

D.(3)(4)(1)(5)(2)

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第8题

全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法，以下关于其有优缺点说法错误的是（)

A.全局梯度算法可以找到损失函数的最小值

B.随机梯度算法可以找到损失函数的最小值

C.全局梯度算法收敛过程比较耗时

D.批量梯度算法可以解决局部最小值问题

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