• 2022-06-26
    下面对梯度下降方法描述,不正确的是( )。
    A: 梯度方向是函数值下降最快方向
    B: 梯度反方向是函数值下降最快方向
    C: 梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法
    D: 梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
  • A
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    内容

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      以下关于梯度描述错误的是()。 A: 梯度是一个向量 B: 求梯度实际上就是对损失函数中的每个变量求微分 C: 梯度方向是指函数在给定点上升最快的方向 D: 梯度下降算法总能找到最优解

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      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

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      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

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      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:

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      关于梯度下降算法,以下说法正确的是 A: 随机梯度下降算法是每次考虑单个样本进行权重更新 B: Mini-Batch梯度下降算法是批量梯度下降和随机梯度下降的折中 C: 批量梯度下降算法是每次考虑整个训练集进行权重更新 D: 以上都对