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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

题目在梯度下降算法中,关于如何确定运动方向,下列说法正确的是()

A.可以任意选择运动方向

B.只需要参考其中一个自变量偏导数的变化率来确定方向即可

C.只需要参考其中一两个自变量偏导数的变化率来确定方向即可

D.需要求出每个自变量的偏导数来计算梯度,进而确定下降速度最快的方向即为运动方向

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D、需要求出每个自变量的偏导数来计算梯度,进而确定下降速度最快的方向即为运动方向

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更多“题目在梯度下降算法中,关于如何确定运动方向,下列说法正确的是…”相关的问题
第1题
随机梯度下降算法是传统机器学习和深度学习中重要的算法之一,以下关于其说法正确的是()。

A.收敛过程比较缓慢

B.难以收敛到极值

C.容易遇到局部极值问题

D.可以避免局部极值问题

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第2题
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.随机梯度算法可以找到损失函数的最小值

C.全局梯度算法收敛过程比较耗时

D.批量梯度算法可以解决局部最小值问题

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第3题
在梯度下降的情况下,以下哪个说法是错误的?()

A.如果学习率很小,则优化成本函数将花费大量时间

B.如果学习率非常高,则梯度下降可能永远不会收敛

C.学习率是使用损失函数导数和步长来计算的

D.学习率是梯度下降算法中的超参数

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第4题
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()

A.BGD

B.SGD

C.MGD

D.MBGD

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第5题
Mllib中线性会馆算法中的参数numIterations表示()。

A.要运行的迭代次数

B.梯度下降的步长

C.是否给数据加干扰特征或者偏差特征

D.Lasso和ridge的正规化参数

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第6题
Mllib中线性会馆算法中的参数intercept表示()。

A.要运行的迭代次数

B.梯度下降的步长

C.是否给数据加干扰特征或者偏差特征

D.Lasso和ridge的正规化参数

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第7题

假设你有一个非常大的训练集合,如下机器学习算法中,你觉着有哪些是能够使用map-reduce框架并能将训练集划分到多台机器上进行并行训练的()。

A.逻辑斯特回归(LR),以及随机梯度下降(SGD)

B.线性回归及批量梯度下降(BGD)

C.神经网络及批量梯度下降(BGD)

D.针对单条样本进行训练的在线学习

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第8题
假设在一个深度学习网络中批处理梯度下降花费了太多的时间来找到一个值的参数值,该值对于成本函数J(W[1],b[1],…,W[L],b[L])来说是很小的值。以下哪些方法可以帮助找到J值较小的参数值()

A.尝试使用Adam算法

B.尝试对权重进行更好的随机初始化

C.尝试调整学习率α

D.尝试mini-batch梯度下降

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第9题
不同的优化器的原理不尽相同,以下哪个优化器是可以为不同的参数设置不同的学习率,而不是针对每一个参数都用相同的学习率进行更新()

A.随机梯度下降算法

B.Adagrad优化器

C.动量优化器

D.小批量梯度下降算法

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第10题
在下列关于趋势线的陈述中,正确的陈述有()。 A.趋势线是被用来判断股票价格运动方

在下列关于趋势线的陈述中,正确的陈述有()。

A.趋势线是被用来判断股票价格运动方向的切线

B.下降趋势线是一种压力线

C.在上升趋势中,需将股价的三个低点建成一条直线才能得到一条上升趋势线

D.上升趋势线被突破后,该趋势线就转化为潜在的压力线

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