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"随机梯度下降"相关考试题目
1.
采用随机梯度下降（SGD）优化算法去逐步改变网络的权重w和偏置b，损失函数会缓慢地降低，从而改进我们的神经网络。（ ）
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“在克服平稳段问题时，动量梯度下降法，RMSprop梯度下降法，以及Adam梯度下降法，往往比随机梯度下降法更为有效”，这个说法正确吗？
3.
下列选项中关于随机梯度下降法的说法，正确的是？
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当数据太大而不能同时在RAM中处理时,随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)技术比全批量梯度下降(Full Batch Gradient Descent )更有优势。( )
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491/651使用随机梯度下降时，因为每次训练选取的样本是随机的，这本身就带来了不稳定性，会导致损失函数在下降到最低点的过程中，收敛过程不稳定
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116/651批量梯度下降，小批量梯度下降，随机梯度下降最重要的区别在哪里?
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小批量梯度下降法和随机梯度下降算法收敛可能需要更多的迭代次数
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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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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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感知器算法的两种权向量更新方式都属于随机梯度下降法。
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以下模型中，会用到随机梯度下降法的是（）
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随机梯度下降法缺点在于每次更新可能并不会按照正确的方向进行，参数更新具有高方差，从而导致损失函数剧烈波动。（ ）
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在标准的随机梯度下降中， 权重衰减正则化和 ℓ2 正则化的效果相同． 因此， 权重衰减在一些深度学习框架中通过 ℓ2 正则化来实现． 但是， 在较为复杂的优化方法（ 比如 Adam） 中， 权重衰减正则化和 ℓ2 正则化并不等价
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随机梯度下降法最终收敛的点不一定是全局最优解。
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使用小批量随机梯度下降算法训练网络时，为了尽可能减少样本对训练的影响，在每轮训练前最好打乱样本顺序，使样本均匀分布。
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多分类感知机和对数线性模型在随机梯度下降训练过程中，相同的地方不包括
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作业说明: 1.请使用PaddlePaddle建立线性回归模型,对波士顿房价进行预测,保证代码跑通。 2.请考虑可以从哪些方面进行调整,评分标准为最后输出的预测集上的平均误差, 平均误差越低越好。 经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为:存在一个点集,用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线,则称为线性回归。如果是一条二次曲线,则被称为二次回归。线...
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随机梯度下降算法是指每次运算使用全部样本
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使用随机梯度下降(SGD )算法对于多层感知机(MLP )进行参数更新，前项计算的作用
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下列关于小批量随机梯度下降算法，说法错误的是______。
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不是随机梯度下降的特点是（）
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随机梯度下降导致方向变化过大，不能很快收敛到最优解。（ ）
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随机梯度下降中每次迭代使用一个样本的梯度。（ ）
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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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随机梯度下降和最小二乘法得到的模型参数，在数值上完全相等。
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批量梯度下降，小批量梯度下降，随机梯度下降最重要的区别在哪里?
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随机梯度下降，每次迭代时候，使用一个样本。
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在随机梯度下降算法优化对数线性模型的过程中，每一轮迭代针对当前样本计算的是
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SGD的全称叫做随机梯度下降算法()
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随机梯度下降有时候会陷于局部极小值，但是EM 算法不会
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随机梯度下降法比小批量梯度下降法训练更稳定。（ ）
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对于函数优化问题，监督学习的一般方法是先确定Loss Function，然后求梯度，使用随机梯度下降等方法更新参数
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323/651以下关于随机梯度下降和小批量梯度下降的描述，正确的是哪些项?
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下列选项中，哪些因素会影响到感知器算法中随机梯度下降法的求解结果？
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小批量梯度下降法和随机梯度下降算法收敛可能需要更多的迭代次数
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批量梯度下降法是对随机梯度下降法的改良，能够更稳定地更新神经元参数
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小批量梯度下降是结合了批量梯度下降和随机梯度下降，性能比批量梯度下降和随机梯度下降都好。（ ）
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随机梯度下降法每次更新梯度使用几个样本
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在基于SGD随机梯度下降算法的神经网络中，每次打乱数据是非常重要和必不可少
