感知准则函数的梯度下降算法一定会收敛。
举一反三
- 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: 批量梯度算法可以解决局部最小值问题 C: 随机梯度算法可以找到损失函数的最小值 D: 全局梯度算法收敛过程比较耗时
- EM算法一定会收敛，但是可能收敛到局部最优。（ ）
- EM算法一定会收敛到全局最优值。
- BP神经网络的三个训练命令：trainbfg, traingd, traingdm 分别用的是什么算法？ A: 梯度下降算法，梯度下降动量，牛顿算法 B: 梯度下降动量，梯度下降算法，牛顿算法 C: 准牛顿算法，梯度下降动量，梯度下降算法 D: 准牛顿算法，梯度下降，梯度下降动量算法
- 下列关于梯度下降算法的说法中，错误的是______。 A: 批量梯度下降算法中，每次迭代都使用所有样本来计算偏导数 B: 随机梯度下降算法计算速度快，可以使模型快速收敛 C: 小批量梯度下降算法每次迭代的训练样本数固定不变 D: Adam是小批量梯度下降算法的改进算法