对于分类任务，我们不是将神经网络中的权重随机初始化，而是将所有权重设为零。下面哪个说法是正确的？（ ）
A: 神经网络模型不会进行训练，因为没有净梯度变化
B: 神经网络模型可以训练，但所有的神经元最终将识别同样的事情
C: 其余选项都不对
D: 没有任何问题，神经网络模型将正常训练
A: 神经网络模型不会进行训练，因为没有净梯度变化
B: 神经网络模型可以训练，但所有的神经元最终将识别同样的事情
C: 其余选项都不对
D: 没有任何问题，神经网络模型将正常训练
举一反三
- 有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个？ A: 过大过小的参数都影响网络的训练 B: 神经网络可以用0来初始化权重 C: 可以进行参数的随机初始化 D: 合适的权重初始化可以加快神经网络的训练，提升模型的效果
- 有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个？ A: 权重和偏置都可以取全零初始化 B: 使用正态分布初始化，但权重取太大或太小都会影响网络的训练 C: Xavier初始化可以减少梯度消失 D: 合适的权重初始化可以加快神经网络的训练和效果
- 以下为人工神经网络的主要要素是: A: 网络模型 B: 网络的学习规则 C: 神经元模型 D: 神经组织
- 神经网络训练开始时，网络各层节点间的权重________选择的。
- 有关神经网络训练过程的说法，正确的是？ A: 使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值 B: 分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定 C: 神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果影响 D: 对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素