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【单选题】
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:
A.
全局梯度算法可以找到损失函数的最小值
B.
批量梯度算法可以解决局部最小值问题
C.
随机梯度算法可以找到损失函数的最小值
D.
全局梯度算法收敛过程比较耗时
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参考答案：
参考解析：
刷刷题刷刷变学霸
举一反三
【单选题】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
A.
4, 3, 1, 5, 2
B.
3, 2, 1, 5, 4
C.
5, 4, 3, 2, 1
D.
1, 2, 3, 4, 5
【多选题】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?
A.
随机样度下降的不稳定性可以帮助模型在收敛中跳过一些局部极值点
B.
小批量梯度下降相比于随机梯度下降更容易受到噪声数据的影响
C.
随机梯度下降的一种实现是在线学习(Online Learning),它根据每一个样例来更新葆度
D.
小批量梯度下降的思想是每次使用一小批固定尺寸(Batch Size)的样例来更新权值