在线性模型的训练中，我们一般将模型参数全部初始化为0，对于神经网络也是如此
举一反三
- 在线性模型的训练（ 比如感知器和Logistic回归） 中， 我们一般将参数全部初始化为 0． 对于神经网络的训练也是如此
- 在线性模型的训练（ 比如感知器和Logistic回归） 中， 我们一般将参数全部初始化为 0． 对于神经网络的训练也是如此 A: 正确 B: 错误
- 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
- 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
- 对于分类任务，我们不是将神经网络中的权重随机初始化，而是将所有权重设为零。下面哪个说法是正确的？（ ） A: 神经网络模型不会进行训练，因为没有净梯度变化 B: 神经网络模型可以训练，但所有的神经元最终将识别同样的事情 C: 其余选项都不对 D: 没有任何问题，神经网络模型将正常训练