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【单选题】
下列关于小批量随机梯度下降算法，说法错误的是______。
A.
训练大规模数据时，可以减少训练时间
B.
能够实现并行运算
C.
每次迭代使用一个小批量样本训练模型
D.
每次迭代所使用的训练样本数不固定，与整个训练集的样本数量有关
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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