关于ReLU和Sigmod激活函数的说法错误的是: A: ReLU的计算复杂性远低于Sigmod B: ReLU不适合复杂度高的神经网络 C: ReLU和Sigmod都能确保y值不取负值 D: ReLU可以理解为Sigmod的简化形式
关于ReLU和Sigmod激活函数的说法错误的是: A: ReLU的计算复杂性远低于Sigmod B: ReLU不适合复杂度高的神经网络 C: ReLU和Sigmod都能确保y值不取负值 D: ReLU可以理解为Sigmod的简化形式
关于ReLU和Sigmoid激活函数，在深度神经网络的中间层，建议使用ReLU。
关于ReLU和Sigmoid激活函数，在深度神经网络的中间层，建议使用ReLU。
关于ReLU和Sigmoid激活函数，在深度神经网络的中间层，建议使用ReLU。 A: 正确 B: 错误
关于ReLU和Sigmoid激活函数，在深度神经网络的中间层，建议使用ReLU。 A: 正确 B: 错误
中国大学MOOC: 假设有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出异或函数吗？注意：使用ReLU激活函数的神经网络是能够模拟出异或函数。
中国大学MOOC: 假设有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出异或函数吗？注意：使用ReLU激活函数的神经网络是能够模拟出异或函数。
训练神经网络时，以下哪种激活函数最容易造成梯度消失: （ ） A: tanh B: sigmoid C: ReLU D: leaky ReLU
训练神经网络时，以下哪种激活函数最容易造成梯度消失: （ ） A: tanh B: sigmoid C: ReLU D: leaky ReLU
.假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗？( )
.假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗？( )
ReLU可以缓解梯度消失的问题。
ReLU可以缓解梯度消失的问题。
常用的非线性激活函数有Sigmoid、tanh、ReLU等，适合于全连接层的激活函数是（ ） A: . Sigmoid B: tanh C: ReLU
常用的非线性激活函数有Sigmoid、tanh、ReLU等，适合于全连接层的激活函数是（ ） A: . Sigmoid B: tanh C: ReLU
卷积层常用的激活函数是relu。
卷积层常用的激活函数是relu。
下面关于Relu和Sigmoid激活函数说法错误的是 A: Relu激活函数相比于Sigmoid激活函数计算更简单 B: Relu激活函数是一种线性的激活函数 C: Sigmoid激活很容易出现梯度消失的情况 D: Relu减少了参数间的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生
下面关于Relu和Sigmoid激活函数说法错误的是 A: Relu激活函数相比于Sigmoid激活函数计算更简单 B: Relu激活函数是一种线性的激活函数 C: Sigmoid激活很容易出现梯度消失的情况 D: Relu减少了参数间的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生