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【简答题】
有许多种梯度下降算法,其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。 在下述哪些场景中,会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGD? 场景1: 数据很稀疏 场景2: 神经网络的参数数量较少 A. 场景2 B. 都不会选择l-BFGS C. 场景1 D. 两种情况都是
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举一反三
【单选题】梯度下降算法的正确步骤是什么? 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.迭代跟新,直到找到最佳权重 3.把输入传入网络,得到输出值 4.初始化随机权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元,改变相应的(权重)值以减小误差
A.
4, 3, 1, 5, 2
B.
3, 2, 1, 5, 4
C.
5, 4, 3, 2, 1
D.
1, 2, 3, 4, 5
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A.
4, 3, 1, 5, 2
B.
3, 2, 1, 5, 4
C.
5, 4, 3, 2, 1
D.
1, 2, 3, 4, 5
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