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
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
举一反三
- 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
- 神经网络中参数极多，常用的初始化方法有哪些？ A: 全零初始化 B: 随机初始化 C: 加载预训练模型 D: 使用深度信念网络
- 可以通过将所有权重初始化为0来训练网络
- 有关神经网络训练过程的说法，错误的是？ A: 神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果影响。 B: 使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值。 C: 对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素。 D: 分析问题确定后，神经网络合适的结构就可以确定。
- 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