单选题 模型训练中出现梯度消失时,有效的解决策略是:

A、 增大批处理大小
B、 改用残差连接
C、 使用更深层的模型
D、 提高学习率
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单选题 在电力负荷预测中,LSTM网络相比普通RNN的优势在于( )

A、训练速度更快
B、参数更少
C、能够捕捉长期依赖关系
D、不需要反向传播

单选题 在输电线路无人机巡检图像分析中,使用CNN进行目标检测时,池化层的主要作用是( )

A、增加特征图分辨率
B、降低特征维度和计算量
C、增强图像对比度
D、扩大感受野范围

单选题 使用Transformer模型进行电力系统故障诊断时,其注意力机制的主要作用是( )

A、减少计算量
B、提高模型参数量
C、捕获不同时刻数据间的关联性
D、降低内存占用

单选题 针对电力系统短期负荷预测,RNN模型的输入数据通常包括历史负荷数据和( )

A、设备型号
B、气象数据
C、电网拓扑
D、发电机组参数

单选题 在电力设备缺陷检测中,CNN(卷积神经网络)相比传统机器学习方法的主要优势是( )

A、需要更少的训练数据
B、自动提取图像特征
C、计算速度更快
D、不需要GPU支持

单选题 在输电线路故障识别中,使用预训练的CNN模型进行迁移学习的主要目的是( )

A、增加模型复杂度
B、利用已学习的特征表示
C、减少模型参数
D、提高训练速度

单选题 在智能电网负荷预测中,LSTM的遗忘门(forget gate)的作用是( )

A、决定保留多少之前的信息
B、决定输入多少新信息
C、决定输出什么信息
D、激活神经元

单选题 使用RNN进行电能质量扰动分类时,梯度消失问题会导致( )

A、模型无法收敛
B、难以学习长期依赖
C、过拟合严重
D、预测结果恒定