BP算法中，权值的调整采用梯度调整法来实现，其基本思想是沿着误差准则函数的负梯度方向不断修正权值，直到误差准则函数达到最小。
正确
举一反三
内容
- 0
假设一个只有单权值的BP神经网络采用“最速下降法”调整连接权值，当误差函数（目标函数）对权值的偏导数大于零时，此时权值应该向（ ）调整 A: 增大 B: 减小 C: 可能增大也可能减小 D: 不变
- 1
关于BP神经网络的训练时，一般调整阈值和权值需要使用的是误差信号对应参数的有序导数，让参数向着有序导数的负方向变化，即( ) A: 核函数法 B: 最小二乘法 C: 梯度下降法 D: 数据归一法
- 2
误差反向传播的学习算法简称BP算法，其基本思想是梯度下降法。
- 3
关于人工神经网络训练的BP算法，描述错误的是( )。 A: 可以采用梯度下降法，由后向前逐层修正权值 B: 每次训练都需要计算实际输出与期望输出之间的误差 C: 学习率参数控制权值修正时的步长 D: 信息前向传输时，通过梯度不断修正权值
- 4
以下关于BP算法的局限性，正确的是（） A: 在误差曲面上有些区域平坦，此时误差对权值的变化不敏感，误差下降缓慢，调整时间长，影响收敛速度 B: 存在多个极小点。从两维权空间的误差曲面可以看出，其上存在许多凸凹不平，其低凹部分就是误差函数的极小点。 C: BP算法权值调整依据是误差梯度下降，当梯度为0时，BP算法无法辨别极小点性质，因此训练常陷入某个局部极小点而不能自拔，使训练难以收敛于给定误差。 D: 以上都是