对于一个普通图像分类任务,如果将网络参数初始化为0。 A. 网络可以训练,但是最终所有的神经元将识别同样的东西 B. 其余三项都不会发生 C. 没有梯度变化,便至川路不起来 D. 网络正常训练,没有任何问题 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
在逻辑回归中，参数初始化为0是合理的选择，因为逻辑回归是一个线性分类模型，并且其损失函数是凸函数。...
因此,在进行深度学习模型训练时,我们在进行参数初始化一定要切记不能初始化为0,否则后果很严重。然而,在机器学习中的逻辑回归,当其参数初始化为0的时候却可以训练,按照我们常规的想法,我们大家都会认为逻辑回归可以看成是一层的全连接神经网络,应该也是不能训练的,那这又是为什么呢,我们将在下期讨论这个问题。 如果...
主要有两个考虑点: 一: 最终是否能得到想要的学习结果, 即是否能得到一个符合预期目标的分类器;二: 训练时间, 好的参数初始化可以有效缩短训练时间, 如预训练. 不加思考时, 将所有参数都初始化为0是最省力的做法. 有些情况下可行, 但大部分情况下会导致学习失败, 得不到可用的模型. 先看最简单的例子: 用...
深度神经网络的所有参数可以初始化为 0A.正确B.错误的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
如果所有参数都有默认值，则是可以的。
更多“深度神经网络的所有参数可以初始化为 0”相关的问题 第1题 以下有关深度神经网络超参数的说法,正确的是哪些? A、卷积核的数量、卷积核的大小以及卷积核的具体核参数等都是网络的超参,对网络的性能都有一定的影响。 B、批样本的数量以及动量参数都控制着梯度下降的方向,因此会影响网络训练的速度和效果。
参数初始化是一个非常重要的步骤,将( )参数值由0改为1,可以将所有参数都恢复到出厂设定值。A.ER.CLB.ALLCC.P8D.P9的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效
百度试题 结果1 题目参数初始化是一个非常重要的步骤,将()参数值由0改为1,可以将所有参数都恢复到出厂设定值。 A. ER.CL B. ALLC C. P8 D. P9 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目下列关于C语言中数组的描述,正确的是( )。 A. 数组必须初始化 B. 数组的大小在编译时确定 C. 数组的下标从0开始 D. 数组可以作为函数的参数 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏