下列选项中属于BP网络的不足的是？
A: 全连接网络计算大
B: 隐层神经元数量难以确定
C: 容易陷入局部极小值
D: 无法做到深度很深，会产生梯度消失
A: 全连接网络计算大
B: 隐层神经元数量难以确定
C: 容易陷入局部极小值
D: 无法做到深度很深，会产生梯度消失
A,B,C,D
举一反三
- 下列选项中属于BP网络的不足的是？ A: 全连接网络计算大 B: 隐层神经元数量难以确定 C: 容易陷入局部极小值 D: 无法做到深度很深，会产生梯度消失
- BP网络目标函数存在多个极值点，按梯度下降法进行学习，很容易陷入局部极小值。
- 下面有关神经网络梯度消失说法错误的是（） A: 当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的权重难以更新。 B: 网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。 C: 网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。 D: 网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。
- BP算法总结错误的是 ( )。 A: 算法只要知道上一层神经元的阈值梯度,就能计算当前层神经元的阈值梯度和连接权值梯度 B: 当前层的连接权值梯度,取决于当前层神经元阈值梯度和上一层神经元输出 C: 隐层的阈值梯度只跟本层的神经元输出值有关 D: 隐层阈值梯度取决于隐层神经元输出、输出层阈值梯度和隐层与输出层的连接权值
- 下列选项中属于BP网络的不足的是？
内容
- 0
对于神经网络隐层神经元的数量，如果数量太少会导致网络拟合能力不足，数量太多会导致网络训练速度慢，并且网络的泛化能力可能弱。
- 1
以下有关BP网络说法错误的是（ ）。 A: BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整 B: BP网络是一种前馈网络,其隐单元必须分层，又称为多层前馈网络 C: 正向传播是输入信息由输入层传至隐层，最终在输出层输出 D: 反向传播的目的是为了修改各层神经元的权值，使误差信号最小
- 2
以下关于BP神经网络的描述中错误的是 A: 前一层的神经元和后一层的神经元存在部分连接关系 B: 神经网络的层内之间不存在连接 C: 采用误差反向传播的负梯度下降算法调整网络权值 D: BP网络是一种前向网络结构
- 3
在BP学习算法中，误差信息是反向传播的，即从第一个隐层到输出层逐层修改各层神经元的连接权值，从而使网络误差最小。
- 4
采用BP算法的神经网络模型称为（），一般由输入层、隐层和输出层组成，隐层可以是一层或者多层，每个层中又包含许多单个神经元，在BP神经网络中，层与层之间的神经元是全连接，层内部的神经元之间是无连接的。 A: BP神经网络 B: CNN C: NLP D: NLU