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。
D
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
内容
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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
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神经网络训练开始时，网络各层节点间的权重________选择的。
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如果训练（RNN）神经网络使用的学习率太大可能将出现什么结果？ A: 网络将收敛 B: 网络将无法收敛 C: 网络很快达到训练目标 D: 训练过程中代价函数的震荡
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下面有关神经网络梯度消失说法错误的是（） A: 当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的权重难以更新。 B: 网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。 C: 网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。 D: 网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。
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下列不属于常见的深度神经网络结构有（ ）。 A: 单一神经网络 B: 长短时记忆网络 C: 卷积神经网络 D: 循环神经网络