有关神经网络训练时使用的学习率参数说法正确的是（ ）。
A: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。
B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。
C: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。
D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
A: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。
B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。
C: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。
D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
举一反三
- 有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是？ A: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。 B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
- 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。
- 下列关于学习率的说法，错误的是______。 A: 学习率是一个确定的常数 B: 减小学习率会降低网络达到最优点速度，增加训练时间 C: 增大学习率可能导致网络引起震荡，无法收敛 D: 学习率用来定义每次参数更新的幅度
- 下面关于学习率α说法正确的是 A: 学习率α越大越好，这样可以加快神经网络的训练速度 B: 学习率α越小越好，这样可以保证训练的平稳 C: 学习率α必须是不变量 D: 学习率α需要根据实际训练过程的表现予以调校
- 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