神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?( )A.模型梯度快速变大B.模型权重变为NaN值C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0D.损失函数持续减小

题目
神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?( )

A.模型梯度快速变大

B.模型权重变为NaN值

C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0

D.损失函数持续减小

相似考题

1.在钻屑过程中可能出现哪些动力现象?

2.BP神经网络在训练过程中，损失函数可能比较大，但随着训练的进行，损失函数基本不变化了，这种现象说明神经网络陷入？

3.深度学习采用了layer-wise的训练机制，克服了BP神经网络训练中的梯度扩散问题。

4.在神经网络的训练过程中，随着训练次数的增加，训练样本的检验误差逐渐减少；但当训练到一定次数后，检验样本的检验误差却增大。这种现象叫称做？

更多“神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?( ) ”相关问题

  • 第1题：

    4、通常有哪几种训练神经网络的优化方法？

    A．梯度下降法

    B．随机梯度下降法

    C．小批量随机梯度下降法

    D．集成法


    梯度下降法;随机梯度下降法;小批量随机梯度下降法

  • 第2题：

    下列关于循环神经网络的说法哪个是错误的___

    A．普通RNN容易出现梯度消失问题

    B．普通RNN容易出现梯度爆炸问题

    C．LSTM网络结构相对普通RNN网络解决了梯度爆炸问题，但没有很好解决梯度消失问题

    D．循环神经网络RNN和LSTM等模型，则因为其模型结构特点可以更好地应用于时序相关的问题场景


    循环神经网络通过在隐含层之间建立边实现对历史状态的记忆功能;循环神经网络允许输入大小是变化的;在所有参数相同的情况下，长短记忆网络的参数个数是经典循环神经网络参数个数的约4倍大小。

  • 第3题：

    BP神经网络在训练过程中，损失函数可能比较大，但随着训练的进行，损失函数基本不变化了，这种现象说明神经网络陷入全局最优解


    局部极小值 或者 局部极小 或者 局部最优解

  • 第4题：

    下面关于长短期记忆神经网络LSTM的描述中，正确的说法是哪些？

    A．LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸

    B．LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的，即训练过程中记住重要信息

    C．与RNN相比，LSTM中引入更多参数，所以其训练周期更久

    D．LSTM中使用Sigmoid实现门限控制，而用TanH实现数据处理


    D

  • 第5题：

    下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个？

    A．BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播

    B．通过损失函数对后向传播结果进行判定

    C．通过前向传播过程对权重参数进行修正

    D．训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法


    A

相关内容