哪些权重的取值或调整方法可以改善卷积神经网络的训练和性能？
A: He初始化
B: batch normalization
C: dropout
D: 任意随机初始化
A: He初始化
B: batch normalization
C: dropout
D: 任意随机初始化
举一反三
- 哪个权重的取值或调整方法不能改善卷积神经网络的训练和性能？ A: He初始化 B: dropout C: batch normalization D: 任意随机初始化
- 以下哪些方法能改进卷积神经网络的训练质量？ A: 权重归一化 B: dropout C: batch nomalization D: 增加更多的隐层数，提高网络的深度，深度增大性能也会不断提升
- 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
- 以下哪些方法有助于解决模型训练过程中的过拟合问题？ A: 正则化 B: Dropout C: Batch Normalization D: 提前终止训练 E: 梯度下降
- 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