题目内容
（请给出正确答案）
A.根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于
B.可以采用ReLU激活函数有效地解决梯度消失的情况
C.根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大
D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸
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A.根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0
B.可以采用ReLU激活函数有效的解决梯度消失的情况
C.根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大
D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸
下列关于RNN、LSTM、GRU说法正确的是（）。
A.RNN引入了循环的概念
B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸
C.GRU是LSTM的变体
D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法，没有区别
A.当优化问题的数值解接近局部最优值时，随着目标函数解的梯度接近或变为零，通过最终迭代获得的数值解可能仅使目标函数局部最优，而不是全局最优
B.在深度学习优化问题中，经常遇到的是梯度爆炸或梯度消失
C.优化问题中设置的学习率决定目标函数能否收敛到局部最小值，以及何时收敛到最小值
D.一般来说，小批量随机梯度下降比随机梯度下降和梯度下降的速度慢，收敛风险较大
A.随机梯度下降法最终收敛的点不一定是全局最优
B.随机梯度下降法最终收敛的点一定是全局最优
C.无论随机梯度下降法存不存在最终收敛的点，一定可以找到最优解
D.无论随机梯度下降法存不存在最终收敛的点，一定不能找到最优解
A.梯度消失
B.梯度爆炸
C.ReLU函数作为激活函数g（.），在计算g（z）时，z的数值过大了
D.Sigmoid函数作为激活函数g（.），在计算g（z）时，z的数值过大了
关于梯度系统的描述，正确的是
A、在梯度系统中，梯度放大器输出梯度电流，梯度电流激励梯度线圈产生梯度磁场
B、梯度放大器无需冷却装置
C、梯度线圈无需冷却装置
D、梯度线圈有X、Y、Z三个方向，每个方向有一个线圈形成梯度场
E、梯度线圈必须浸在液氦中
下列说法错误的是
A、梯度场越大，层面越薄
B、梯度场越小，层面越厚
C、梯度场越大，层面越厚
D、射频频带宽度越窄，层面越薄
E、射频频带宽度越宽，层面越厚
