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[单选题]

神经网络训练过程中，一般会遇到停滞期，即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况？（）

A.增加参数数量

B.减少参数数量

C.在开始时将学习率降低10倍

D.改变几个时期的学习率

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更多“神经网络训练过程中，一般会遇到停滞期，即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况？（）”相关的问题

第1题

神经网络模型训练时，依赖于以下哪一种法则进行参数计算？（）

A.最大值法则

B.最小值法则

C.链式求导法则

D.平均求导法则

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第2题

可以在自然语言处理中用于语义关系提取的神经网络技术是以下哪种？（）

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.递归神经网络

D.残差神经网络

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第3题

以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理？（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.深层神经网络

D.浅层神经网络

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第4题

普通的循环神经网络会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题，所以现在在自然语言处理领域，一般会使用LSTM网络模型。（）
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第5题

多隐层神经网络可以直接用经典算法进行训练。（)
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第6题

循环神经网络理论上可以记住之前所有步的输入，但实际网络一般只记住前几步的输入。（）
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第7题

在卷积神经网络训练时，可以A输入进行旋转、平移、缩放等操作，从而提高模型泛化能力。（）
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第8题

训练循环神经网络的算法是BPTT。（）
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第9题

关于神经网络模型的说法，哪些是不正确的？（）

A.神经网络的工作原理与生物体内的神经元是完全一样的

B.训练神经网络的实质是对复杂函数求参数最优解的过程

C.增加神经网络的层数和增加每层的神经元个数的效果是一样的

D.神经网络只能进行二分类，不能进行更多种类的分类了

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第10题

A抗神经网络可以通过两个神经网络的博弈，达到更好的学习效果。（）
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