A、Adam的收敛速度比RMSprop慢
B、相比于SGD或RMSprop等优化器,Adam的收敛效果是最好的
C、对于轻量级神经网络,使用Adam比使用RMSprop更合适
D、相比于Adam或RMSprop等优化器,SGD的收敛效果是最好的
答案:D
A、Adam的收敛速度比RMSprop慢
B、相比于SGD或RMSprop等优化器,Adam的收敛效果是最好的
C、对于轻量级神经网络,使用Adam比使用RMSprop更合适
D、相比于Adam或RMSprop等优化器,SGD的收敛效果是最好的
答案:D
A. 并行计算
B. 实际操作
C. 数据分析
D. 数据研发
A. K-Mean
B. DBSCAN
C. EM
D. C4.5
A. 超人工智能
B. 强人工智能
C. 弱人工智能
D. 人工智能
A. 达到一定的迭代次数
B. 适应度函数达到一定的要求
C. 达到一定的变异次数
D. 达到一定的交叉次数
A. 最小二乘法可以求解线性回归问题
B. 梯度下降法可以求解线性回归问题
C. 利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解
D. 学习率是梯度下降法的重要参数
解析:线性最小二乘问题通过法方程解出来的一定是全局最优解, 事实上这是二次泛函的优化问题(更一般一点, 这是凸优化), 不会出现多个孤立的局部最优解