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题目内容
（请给出正确答案）
A.用改良的网络结构比如LSTM和GRUs
B.梯度裁剪
C.Dropout
D.所有方法都不行
答案
更多“梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？（）”相关的问题
第5题
下列关于RNN、LSTM、GRU说法正确的是（）。
A.RNN引入了循环的概念
B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸
C.GRU是LSTM的变体
D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法，没有区别
第6题
A.将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。
B.TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。
C.将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。
D.GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素
第8题
A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练
B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层
C.使用新的数据集重新训练模型
D.所有答案均不对
第9题
A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练
B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层
C.使用新的数据集重新训练模型
D.所有答案均不对
