题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
4、在神经网络的训练初期，损失函数值很大且下降速度过于缓慢，大概率是因为（）
A.学习率过小
B.学习率过大
C.模型已经训练好了
D.以上均不对
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A.损失函数值越大，模型越不精准
B.当使用均方差损失函数时，网络层数越深，训练收敛速度变慢
C.损失函数值越大，模型越精准
D.当使用交叉熵损失函数时，误差越大，训练收敛速度变慢
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第4题
下列说法中错误的是__。A.误差就是学习器的预测输出和样本的真实标记之间的差异B.过拟合就是学习过度，在训练集上表现很差，而且在新样本上泛化误差也很大C.负梯度方向是使函数值下降最快的方向？D.当目标函数是凸函数时，一定可以采用梯度下降法得到全局最优解（）
A.1
B.2
C.3
D.4
第5题
下面对梯度下降方法描述不正确的是（）
A.梯度反方向是函数值下降最快方向
B.梯度下降算法用来优化神经网络学习模型的参数
C.梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法
D.梯度方向是函数值下降最快方向
第6题
下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
第7题
下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个
A.BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播
B.通过损失函数对后向传播结果进行判定
C.通过前向传播过程对权重参数进行修正
D.训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
第8题
以下说法正确的是：
A.神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征
B.向量[0.1, 0.1, 0.2, 0.3, 0.6]的维数是10
C.误差的反向传播，即根据从输出层到第一个隐藏层的结果，逐层修改神经元的连接权值参数，使得损失函数值最小
D.损失函数是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小
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