在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?( )A.学习率(learningrate)太低B.正则参数太高C.陷入局部最小值D.以上都有可能

题目
在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?( )

A.学习率(learningrate)太低

B.正则参数太高

C.陷入局部最小值

D.以上都有可能

相似考题

1.BP神经网络在训练过程中，损失函数可能比较大，但随着训练的进行，损失函数基本不变化了，这种现象说明神经网络陷入？

2.4、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

3.1.构建一个DNN神经元网络模型，含有32*32*10个神经元。 2.用MNIST数据训练该模型，将结果用Matplotlib绘制成折线图。观察第几个epochs开始过度拟合。 3.调整epochs数值，避免过度拟合（最初级的办法），重新训练模型。然后保存到硬盘上。

4.在训练神经网络的过程中，如果刚训练几步损失函数的值就开始剧烈抖动，大概率是因为（）A．学习率过大B．学习率过小C．模型已经训练好了D．以上都不可能造成上述情况

更多“在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?( ) ”相关问题

  • 第1题：

    7、人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化


    正确

  • 第2题：

    在神经网络训练中，有关学习率调整说法错误的是？

    A．学习率设置不当会引起神经网络过拟合。

    B．学习率可以根据损失函数（代价函数）减少的快慢动态调整。

    C．学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。

    D．固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。


    学习率设置不当会引起神经网络过拟合。;学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。

  • 第3题：

    BP神经网络在训练过程中，损失函数可能比较大，但随着训练的进行，损失函数基本不变化了，这种现象说明神经网络陷入全局最优解


    局部极小值 或者 局部极小 或者 局部最优解

  • 第4题：

    8、有关BP网络的说法，哪个是错误的？

    A．在使用梯度下降时，加上冲量项会减少训练的速度，但可能会减少陷入局部极小值的可能

    B．与批量梯度下降法相比，使用小批量梯度下降法可以提高训练速度，但达到全局最优解可能需要更多的迭代次数

    C．交叉熵也可以作为回归预测问题的损失函数

    D．神经元的激活函数选择影响神经网络的训练过程和最终性能


    交叉熵也可以作为回归预测问题的损失函数

  • 第5题：

    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


    4, 3, 1, 5, 2

相关内容