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【判断题】
随机梯度下降法缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行,参数更新具有高方差,从而导致损失函数剧烈波动。( )
A.
正确
B.
错误
题目标签:
损失函数
随机梯度下降
梯度下降
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参考答案:
举一反三
【单选题】下列有关田口质量损失函数下列描述不正确的是()。
A.
质量特性偏离目标值越远,顾客成本越大
B.
产品合格,顾客成本一样
C.
质量损失随着质量特性偏离目标值的大小而变化
D.
不是只要合格就不会造成损失
查看完整题目与答案
【多选题】标准损失函数有以下哪几种?()
A.
平方损失
B.
线性损失
C.
0-1损失
D.
对数损失
查看完整题目与答案
决策分析考试题目
【单选题】0/1损失函数为什么不能用于定义模型的损失函数
A.
这种损失函数,计算复杂度太高。
B.
这种损失函数无法对模型参数求导。
C.
这种损失函数会增大模型的经验风险。
D.
这种损失函数属于离散函数。
查看完整题目与答案
【单选题】在Logistic回归中,一个反例被成功预测,那么该实例的损失函数值为( )。
A.
某个负数
B.
0
C.
某个正数
D.
不确定
查看完整题目与答案
【单选题】某网上书店成若当天12:00送货,送货时间超过承诺时间2小时,客户就难以接受,如果没有按承诺的目标送货时间送货,公司就会给予客户一定赔偿,罚款是10元,那么损失函数式中的k值为( )。
A.
1
B.
1.5
C.
2
D.
2.5
查看完整题目与答案
外贸类>物流师考试>物流师试卷考试题目
【单选题】不是随机梯度下降的特点是()
A.
批量数值选取为1
B.
学习率逐渐减小
C.
可以达到最小值
D.
在最小值附近波动
查看完整题目与答案
【判断题】Ada Boosting最小化的目标函数类型属于指数损失函数。
A.
正确
B.
错误
查看完整题目与答案
【单选题】批量梯度下降,小批量梯度下降,随机梯度下降最重要的区别在哪里?
A.
梯度大小
B.
梯度方向
C.
学习率
D.
使用样本数 Answer:D
查看完整题目与答案
【单选题】梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候,梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中,哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题()
A.
用改良的网络结构
B.
梯度裁剪
C.
Dropout
D.
以上都不是
查看完整题目与答案
【多选题】损失函数包括
A.
平方差损失函数
B.
交叉熵损失函数
C.
绝对值损失函数
D.
对数损失函数
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D.
不是只要合格就不会造成损失
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A.
平方损失
B.
线性损失
C.
0-1损失
D.
对数损失
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决策分析考试题目
【单选题】0/1损失函数为什么不能用于定义模型的损失函数
A.
这种损失函数,计算复杂度太高。
B.
这种损失函数无法对模型参数求导。
C.
这种损失函数会增大模型的经验风险。
D.
这种损失函数属于离散函数。
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【单选题】在Logistic回归中,一个反例被成功预测,那么该实例的损失函数值为( )。
A.
某个负数
B.
0
C.
某个正数
D.
不确定
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【单选题】某网上书店成若当天12:00送货,送货时间超过承诺时间2小时,客户就难以接受,如果没有按承诺的目标送货时间送货,公司就会给予客户一定赔偿,罚款是10元,那么损失函数式中的k值为( )。
A.
1
B.
1.5
C.
2
D.
2.5
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外贸类>物流师考试>物流师试卷考试题目
【单选题】不是随机梯度下降的特点是()
A.
批量数值选取为1
B.
学习率逐渐减小
C.
可以达到最小值
D.
在最小值附近波动
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【判断题】Ada Boosting最小化的目标函数类型属于指数损失函数。
A.
正确
B.
错误
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【单选题】批量梯度下降,小批量梯度下降,随机梯度下降最重要的区别在哪里?
A.
梯度大小
B.
梯度方向
C.
学习率
D.
使用样本数 Answer:D
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【单选题】梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候,梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中,哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题()
A.
用改良的网络结构
B.
梯度裁剪
C.
Dropout
D.
以上都不是
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【多选题】损失函数包括
A.
平方差损失函数
B.
交叉熵损失函数
C.
绝对值损失函数
D.
对数损失函数
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