A.梯度方向是函数值下降最快方向
B.梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法
C.梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数
D.梯度反方向是函数值下降最快方向
A.使用增加训练次数的方法不一定可以减少代价函数的取值
B.神经网络权重的初始化大小会对网络的训练结果无影响
C.对神经网络训练的优化需要综合考虑激活函数、网络结构、权重更新方法等多种因素
D.分析问题确定后,神经网络合适的结构就可以确定
A.对其数据结构进行规范化。
B.应用参考完整性约束。
C.优化其数据库问询。
D.把问询分成以一系子问询进行准备。
A.正强化
B.负强化
C.惩罚
D.忽视
A.公司章程约束
B.合同约束
C.法律约束
D.监管约束