Xavier初始化是为了使得在经过多层网络后， 信号不被过分放大或过分减弱， 尽可能保持每个神经元的输入和输出的方差一致而提出的参数初始化方案
对
举一反三
- Xavier初始化是为了使得在经过多层网络后， 信号不被过分放大或过分减弱， 尽可能保持每个神经元的输入和输出的方差一致而提出的参数初始化方案 A: 正确 B: 错误
- 关于权值初始化描述错误的有： A: 初始化时让权值不相等，并不能保证网络能够正常的被训练。 B: 有效的初始化方法：使网络各层的激活值和局部梯度的方差在传播过程中尽量保持不同；以保持网络中正向和反向数据流动。 C: Xavier初始化目标：使网络各层的激活值和局部梯度的方差在传播过程中尽量保持一致，即寻找 w 的分布使得输出 y 与输入 z 的方差一致 D: He初始化替换掉了Xavier中效率低下的ReLU函数
- 下列哪个不属于初始化参数优化的方法：（ ）。 A: Xavier初始化 B: 均匀分布初始化 C: 高斯分布初始化 D: 丢弃率初始化
- 成本核算系统中，系统初始化主要包括（）。 A: 输入初始数据 B: 建立产品目录 C: 建立成本目录 D: 输出初始数据
- 在对象数组初始化时，对每个元素初始化要分别调用（ ）。
内容
- 0
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
- 1
()是存货初始化和科目初始化的接口。对账表中科目的初始数据一定要和科目初始数据保持一致
- 2
通过变分原理，使初始资料在一定动力约束下调整，达到各种初始场之间协调一致的方法，称为（） A: 动力初始化 B: 静力初始化 C: 稳定初始化 D: 变分初始化
- 3
在对象初始化时，先执行构造方法，后执行初始化块。
- 4
热释电传感器在初始化后，会有（）的初始化时间，模块会间隔输出信号。