在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?( )A.学习率(learningrate)太低B.正则参数太高C.陷入局部最小值
在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,最可能的原因是?A.模型产生过拟合B.学习率太低C.陷入局部最小值D.正则项系数过高的答案是什么.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
更多“在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?()”相关的问题 第1题 考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?( ) A.把除了最后一层外所有的层都...
可以看到原本下降的过程中又突然增长回来了,这个原因可能是你学习率在进行衰减时出现了问题,这样的损失值在更新权重时肯定会有影响,这种情况也叫局部震荡,即在一个特定阈值附近进行来回跳跃,在1.0的阈值之间来回跳跃始终迭代不前,这种情况就出现了无法收敛的问题。 学习率代表了你loss损失值的利用率,所以你loss衰减取决...
在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?() A.学习率(learningrate)太低B.正则参数太高C.陷入局部最小值D.以上都有可能 点击查看答案&解析手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 关于Logistic回归和SVM,以下说法错误的是?( ) A.Logistic回归可用于预测事件发生概率的大...