有关学习率说法错误的是:( )
A: 学习率对于深度学习是一个重要的超参数
B: 控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度
C: 学习率越小越好,调增的越仔细
D: 学习率越大,调整权值的速度就会更快,但学习率并不是越大越好。
A: 学习率对于深度学习是一个重要的超参数
B: 控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度
C: 学习率越小越好,调增的越仔细
D: 学习率越大,调整权值的速度就会更快,但学习率并不是越大越好。
举一反三
- 下面关于学习率α说法正确的是 A: 学习率α越大越好，这样可以加快神经网络的训练速度 B: 学习率α越小越好，这样可以保证训练的平稳 C: 学习率α必须是不变量 D: 学习率α需要根据实际训练过程的表现予以调校
- 下面关于学习率的描述中，错误的是哪个？ A: 学习率可以随着迭失次数进行动态调整 B: 学习率越大可能意味着模型更快达到极值点，越小的学习率意味着训练时间更久 C: 学习率越大越好 D: 常见的学习率调整策略包括动量法、Adam等
- 下面关于学习率的描述中，正确的说法是哪个？ A: 学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高 B: 固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成 C: 过高的学习值会使损失值不降反升 D: 学习率对模型训练时长有影响，对模型性能没有影响
- 下面关于学习率的描述中，错误的是哪个？ A: 学习率可以随着迭失次数进行动态调整 B: 学习率较大可能意味着模型更快达到极值点，越小的学习率意味着训练时间更久 C: 学习率越大越好 D: 常见的学习率调整策略包括指数衰减、Adam等
- 关于人工神经网络中学习率η的说法中，错误的是（ ）。 A: 学习率太小，权值调整太慢，模型不易收敛 B: 学习率太大容易造成权值调整不稳定 C: 为确保学习效果，模型的学习率通常大于1 D: 学习率的设置因具体应用场景而有所不同