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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

对于卷积神经网络而言,减少梯度消失不适合采用以下哪些方法()?

A.增大学习率

B.减少网络深度(隐层个数)

C.skipconnection

D.减少通道数

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更多“对于卷积神经网络而言,减少梯度消失不适合采用以下哪些方法()…”相关的问题
第1题
如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为:()

A.随机欠采样

B.梯度剪切

C.正则化

D.使用Relu激活函数

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第2题
深度学习中如果神经网络的层数较多比较容易出现梯度消失问题,严格意义上来讲是在以下哪个环节出现梯度消失问题?()

A.正向传播更新参数

B.正向传播计算结果

C.反向传播更新参数

D.反向传播计算结果

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第3题
卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层,一般激活函数在卷积层后进行使用。()
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第4题
卷积操作是卷积神经网络所具备的一个重要功能,对一幅图像进行高斯卷积操作的作用是()。

A.对图像进行增强

B.对图像进行裁剪

C.对图像进行平滑(模糊化)

D.对图像进行分类

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第5题
卷积神经网络的常用应用有图像分类,图像分割语义,语言识别,()。

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第6题
关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是?()

A.常用的池化方法有最大池化和平均池化

B.经过池化的特征图像变小了

C.池化层可以起到降维的作用

D.池化操作采用扫描窗口实现

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第7题
反向传播算法是深度学习神经网络中重要的算法,关于其算法步骤正确的是()。

A.先反向传播计算出误差,再正向传播计算梯度

B.只有反向传播计算梯度

C.只有反向传播计算输出结果

D.先正向传播计算出误差,再反向传播计算梯度

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第8题
对于生产者而言,精益生产是重要的战略。当生产时间减少,以下哪一项的重要性增 加?()

A.效率

B.生产量

C.供应基地

D.人力

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第9题
以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题?()

A.Sigmoid

B.Softplus

C.Tanh

D.ReLU

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第10题
正则化在深度学习中经常会使用到,我们在深度学习常用正则化方法解决什么问题?()

A.XOR问题

B.过拟合问题

C.数据不平衡问题

D.梯度消失问题

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第11题
关于梯度磁场,错误的是A、MR空间定位主要由梯度磁场完成B、梯度磁场变化确定位置时,不需要受检者移

关于梯度磁场,错误的是

A、MR空间定位主要由梯度磁场完成

B、梯度磁场变化确定位置时,不需要受检者移动

C、提高梯度场性能,可提高图像分辨能力和信噪比

D、梯度磁场大可做更薄的层厚,提高空间分辨力,减少部分容积效应

E、梯度磁场的梯度爬升越快,越不利于RF频率切换

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