IEEE 1394是什么接口？它的性能特点如何？

A．随机欠采样

B．梯度剪切

C．正则化

D．使用Relu激活函数

A．正则化

B．梯度剪切

C．随机欠采样

D．使用Relu激活函数

A．梯度消失问题

B．过拟合问题

C．数据不平衡问题

D．梯度爆炸问题

A．取Tanh或Sigmoid函数作为激活函数，做梯度下降时，偏导数是一堆小数在做乘法，容易导致网络梯度消失。

B．Tanh函数相对于Sigmoid函数来说梯度较小，收敛速度更快更慢

C．Sigmoid函数相对于Tanh函数来说更容易导致梯度消失

D．ReLU可以减少循环神经网络的梯度消失问题

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

A、与Sigmoid函数相比，Relu较不容易使网络产生梯度消失

B、用Sigmoid激活函数时，如果权重初始化较大时，容易出现梯度消失，Tanh函数可以大为改进

C、批标准化（batch normalization）使每一和隐层的输入具有相同的分布

D、当目标函数是凸函数时，梯度下降法实现简单，可到达最大目标值