神经网络中参数极多，常用的初始化方法有哪些？
A: 全零初始化
B: 随机初始化
C: 加载预训练模型
D: 使用深度信念网络
A: 全零初始化
B: 随机初始化
C: 加载预训练模型
D: 使用深度信念网络
举一反三
- 【多选题】神经网络中参数极多,下列可行的初始化方法有哪些 A: 随机初始化 B: 全0初始化 C: 预训练初始化 D: 全相同非0常数初始化
- 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
- 通过变分原理，使初始资料在一定动力约束下调整，达到各种初始场之间协调一致的方法，称为（） A: 动力初始化 B: 静力初始化 C: 稳定初始化 D: 变分初始化
- 1602LCD模块使用之前必须初始化，初始化只能一次，使用过程中不可以初始化了。