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"下降算法"相关考试题目
1.
在编写代码之前，首先需要确定需要求解的目标是什么。对于梯度下降算法而言，核心是求出dw和db，从而实现对w和b的更新。
2.
梯度下降算法的正确步骤是什么?()(a)计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重(c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的(权重)值以减小误差
3.
梯度下降算法的正确步骤是( )。
4.
MATLAB自带的函数中将底层细节计算代码进行了封装，其中对负梯度下降算法的封装应该出现在哪个函数中
5.
梯度下降算法的正确步骤是什么？1.计算预测值和真实值之间的误差2.迭代跟新，直到找到最佳权重3.把输入传入网络，得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
6.
在某种意义上，小批量梯度下降算法是以迭代次数换取算法的运行速度。
7.
解对称正定方程组的最速下降算法中相邻两次迭代的下降方向正交。
8.
梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()
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梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a) 计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重 (c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
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梯度下降算法中主要是如何计算的?( )
11.
在某种意思上,小批量梯度下降算法是以迭代次数换取算法的运行速度。
12.
有许多种梯度下降算法，其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。只有在数据很稀疏的场景中，会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGD
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“在编写代码之前，首先需要确定需要求解的目标是什么。比如对于梯度下降算法而言，核心是求出dw和db，从而实现对w和b的更新”。这个说法正确吗？
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坐标下降算法的优点是容易计算,同时收敛很快;缺点是当loss比较复杂时,会很明显的降低速度。（ ）
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负梯度下降算法能够在单调区间内寻找到极值解。
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114/651全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法，以下关于其有优缺点说法错误的是:
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梯度下降算法的基本思想是:____选取一组参数初值,计算代价,然后寻找能让代价在___________的另一组参数,反复迭代直到达到一个________。由于没有尝试所有的参数组合,所以无法确定是否就是________。如果选择不同的一组初始参数,可能找到不同的局部最优值。
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梯度下降算法的正确步骤是什么? 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.迭代跟新,直到找到最佳权重 3.把输入传入网络,得到输出值 4.初始化随机权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元,改变相应的(权重)值以减小误差
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相比于随机梯度下降算法,批量梯度下降算法速度更快、更节约内存。
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梯度下降算法的正确步骤是什么（） a、计算预测值和真实值之间的误差 b、迭代跟新，直到找到最佳权重 c、把输入传入网络，得到输出值 d、初始化随机权重和偏差 e、对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
21.
采用下面的产生式: mul -> pri mul -> pri * mul pri -> Int pri -> Id 如果用递归下降算法解析“2*3”时,递归尝试产生式的顺序可能是下面哪个?
22.
下列关于梯度下降算法的说法中，错误的是______。
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梯度下降算法中，损失函数曲面上轨迹最混乱的算法是以下哪种算法?
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梯度下降算法的正确步骤是什么？(a)计算预测值和真实值之间的误差；(b)迭代更新，直到找到最佳权重；(c)把输入传入网络，得到输出值；(d)初始化随机权重和偏差；(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减少误差。（ ）
25.
随机梯度下降算法是指每次运算使用全部样本
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梯度下降算法的收敛点取决于代价函数。( )
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下列关于梯度下降算法正确的说法有
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采用下面的产生式: mul -> pri mul -> pri * mul pri -> Int pri -> Id 如果用递归下降算法解析“2*3”时,递归尝试产生式的顺序可能是下面哪个?
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梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()
30.
梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法，完全可以满足不同类型的需求。
31.
319/651 以下关于小批量梯度下降算法描述中,正确的是哪几项?
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“在许多神经网络的编程框架以及文献报道中，会将梯度下降算法称之为优化器（optimizer）”，这个说法正确吗？
33.
梯度下降算法中学习率理解正确的是（ ）
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梯度下降算法的正确步骤是什么?1.计算预测值和真实值之间的误差2.迭代更新，直到找到最佳权重3.把输入传入网络，得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，改变相应的(权重)值以减小误差()
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BP算法适合用于多层神经网络，它建立在梯度下降算法的基础上。
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梯度下降算法的正确计算步骤是____。 1) 计算预测值和真实值之间的误差 2) 迭代更新,直到找到最佳权重 3) 把输入传入网络,得到输出值 4) 初始化随机权重和偏差 5) 对每一个产生误差的神经元,改变其权重值以减小误差
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全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法，以下关于其有优缺点说法错误的是:
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在梯度下降算法中,通过调整( )可以优化神经网络。
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有许多种梯度下降算法,其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。在下述哪些场景中,会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGD?场景1: 数据很稀疏场景2: 神经网络的参数数量较少A. 场景2 B. 都不会选择l-BFGS C. 场景1 D. 两种情况都是
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当目标函数是凸函数时,梯度下降算法的解一般就是局部最优解
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梯度下降算法的正确步骤是什么？1. 计算预测值和真实值之间的误差2. 迭代更新，直到找到最佳权重3. 把输入传入网络，得到输出值4. 初始化随机权重和偏差5. 对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
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梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a) 计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重 (c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
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SGD的全称叫做随机梯度下降算法()
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以下综合表现最好的一种梯度下降算法是：（ ）。
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视频中介绍了哪几种梯度下降算法()
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梯度下降算法的正确步骤是什么（）？ 1.计算预测值和真实值之间的误差； 2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值； 3.把输入传入网络，得到输出值； 4.用随机值初始化权重和偏差； 5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差。
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梯度下降算法的正确步骤是（ ）。① 计算预测值和真实值之间的误差② 迭代跟新，直到找到最佳权重③ 把输入传入网络，得到输出值④ 初始化随机权重和偏差⑤ 对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
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梯度下降算法的正确步骤是什么? a.计算预测值和真实值之间的误差 b.重复迭代,直至得到网络权重的最佳值 c.把输入传入网络,得到输出值 d.用随机值初始化权重和偏差 e.对每一个产生误差的神经元,调整相应的(权重)值以减小误差
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训练大规模数据集时，首选的梯度下降算法是______。
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在梯度下降算法中初始权值可以是任意的。
