有关神经网络训练过程的说法，错误的是？
A: 神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果影响。
B: 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。
C: 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。
D: 分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定。
A: 神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果影响。
B: 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。
C: 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。
D: 分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定。
举一反三
- 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
- 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: 神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响 C: 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 D: 分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定
- 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: 神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响 C: 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 D: 分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定
- 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: 神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响 C: 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 D: 分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定
- 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