如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为

A.
梯度下降$;$Dropout$;$交叉验证$;$正则化

A. 基类$;$父类$;$子类$;$派生类

A. 属于结构自适应网络，网络结构也是其优化目标；$;$主要成分为级联、相关、归约；$;$无需设置网络层数、隐层神经元数目；$;$训练速度快，但数据较小时容易陷入过拟合；

A. sigmod函数 $;$Relu函数 $;$tanh函数 $;$ELU函数

A. DBSCAN$;$C4.5 $;$C.K-Mean$;$EM

A. 列表$;$数组$;$字典

A. 计算预测值函数$;$求偏导数函数$;$均方误差损失函数$;$更新参数函数

A. 数据处理$;$数据分析$;$数据压缩$;$数据收集

A. 计算机科学$;$数学$;$认知科学$;$神经科学

A. 截断过长语句$;$填充随机数$;$填充特殊词语 $;$不处理