关于人工神经网络中学习率η的说法中，错误的是（ ）。
A: 学习率太小，权值调整太慢，模型不易收敛
B: 学习率太大容易造成权值调整不稳定
C: 为确保学习效果，模型的学习率通常大于1
D: 学习率的设置因具体应用场景而有所不同
A: 学习率太小，权值调整太慢，模型不易收敛
B: 学习率太大容易造成权值调整不稳定
C: 为确保学习效果，模型的学习率通常大于1
D: 学习率的设置因具体应用场景而有所不同
举一反三
- 在神经网络训练中，有关学习率调整说法错误的是？（ ） A: 学习率设置不当会引起神经网络过拟合。 B: 学习率可以根据损失函数（代价函数）减少的快慢动态调整。 C: 学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。 D: 固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。
- 有关学习率说法错误的是:( ) A: 学习率对于深度学习是一个重要的超参数 B: 控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度 C: 学习率越小越好,调增的越仔细 D: 学习率越大,调整权值的速度就会更快,但学习率并不是越大越好。
- 下面关于学习率的描述中，正确的说法是哪个？ A: 学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高 B: 固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成 C: 过高的学习值会使损失值不降反升 D: 学习率对模型训练时长有影响，对模型性能没有影响
- 关于梯度下降法中学习率的说法，错误的是______。 A: 学习率设置过小，收敛速度会非常慢 B: 学习率设置过大可能无法收敛 C: 学习率在训练过程中必须是一个固定不变的数 D: 为了兼顾模型的收敛速度和精度，在训练过程中可以动态调整学习率
- 以下关于学习率说法错误的是( )。 A: 学习率的选择不能太大也不能太小 B: 学习率太大会导致无法收敛 C: 学习率太小会使得算法陷入局部极小点 D: 学习率必须是固定不变的