深度学习中的深度神经网络一般不采用BP算法的原因是()
A: 在反馈调整时，梯度越来越稀疏，从顶层越往下，误差校正信号越来越小
B: 收敛易至局部最小，由于是采用随机值初始化，当初值是远离最优区域时易导致这一情况
C: BP算法需要有标签数据来训练，但大部分数据是无标签的
D: 深度学习明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息
A: 在反馈调整时，梯度越来越稀疏，从顶层越往下，误差校正信号越来越小
B: 收敛易至局部最小，由于是采用随机值初始化，当初值是远离最优区域时易导致这一情况
C: BP算法需要有标签数据来训练，但大部分数据是无标签的
D: 深度学习明确突出了特征学习的重要性，通过逐层特征变换，将样本在原空间的特征表示变换到一个新特征空间，从而使分类或预测更加容易。与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息
举一反三
- 深度学习中的深度神经网络一般不采用BP算法的原因是：（ ） A: 在反馈调整时，梯度越来越稀疏，从顶层越往下，误差校正信号越来越小 B: 收敛易至局部最小，由于是采用随机值初始化，当初值是远离最优区域时易导致这一情况 C: BP算法需要有标签数据来训练，但大部分数据是无标签的 D: 多层网络，只有相邻层节点之间有连接，无法校正
- 【多选题】属于深度学习与浅层学习区别的是:() A. 强调了模型结构的深度 B. 明确突出了特征学习的重要性 C. 分类或预测更加容易 D. 利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息
- 对于深度学习说法正确的是：（ ）。 A: 强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点 B: “深度模型”是手段，“特征学习”是目的 C: 与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息 D: 通过构建多隐层的模型和海量训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性
- 对于深度学习说法正确的是：（） A: 通过构建多隐层的模型和海里训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预则的准确性 B: “深度模型”是手段，“特征学习”是目的 C: 强调了模型结构的深度，通常有5-10多层的隐层节点与人工规则构造特征的方法相比，利用大数据来学习特征，更能够刻画数据的丰富内在信息
- 深度学习的本质是通过构建多隐层的模型和海量训练数据（可为无标签数据），来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。“深度模型”是手段，“特征学习”是目的。（ ）