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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

在深度学习中，下列对于sigmoid函数的说法，错误的是（）。

A.存在梯度爆炸的问题

B.不是关于原点对称

C.计算exp比较耗时

D.存在梯度消失的问题

答案

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发布时间：2023-01-13

更多“在深度学习中，下列对于sigmoid函数的说法，错误的是（）。”相关的问题

第1题

Sigmoid的数无论在传统机器学习和深度学习中经常被用到,该函数的取值范围是？（)

A.[-1,1]

B.(0,1)

C.[-1,0]

D.(0,+∞)

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第2题

BP神经网络中隐层使用的Sigmoid是函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络。（)

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第3题

Q77.以下属于激活函数的是()。

A.Adam

B.sigmoid

C.Relu

D.softmax

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第4题

sigmoid函数只能用于分类，没有激活功能。（）

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第5题

常见的核函数主要包括（）。

A.多项式核

B.高斯核

C.线性核

D.拉普拉斯核

E.Sigmoid核

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第6题

为什么RNN网络的激活函数要选用双曲正切而不是sigmod呢（）。

A.使用sigmod函数容易出现梯度消失

B.sigmod的导数形式较为复杂

C.双曲正切更简单

D.sigmoid函数实现较为复杂

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第7题

以下哪一项不属于ReLU系列的激活函数相对于Sigmoid和Tanh激活函数的优点？（）

A.ReLU的单侧抑制提供了网络的稀疏表达能力。

B.ReLU在其训练过程中会导致神经元死亡的问题。

C.从计算的角度上，Sigmoid和Tanh激活函数均需要计算指数，复杂度高，而ReLU只需要一个阈值即可得到激活值。

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第8题

下列几种深度学习框架中，哪一种开源深度学习框架最早发布的？（)

A.Tensorflow

B.Caffe

C.mxnet

D.Pytorch

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第9题

下面对梯度下降方法描述不正确的是（)。

A.梯度方向是函数值下降最快方向

B.梯度下降算法是一种使得损失函数最小化的方法

C.梯度下降算法用来优化深度学习模型的参数

D.梯度反方向是函数值下降最快方向

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第10题

下列方法中，可以用于特征降维的方法包括（）。

A.主成分分析PCA

B.线性判别分析LDA

C.深度学习SparseAutoEncoder

D.矩阵奇异值分解SVD

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第11题

对于卷积神经网络而言，减少梯度消失不适合采用以下哪些方法（)？

A.增大学习率

B.减少网络深度(隐层个数)

C.skipconnection

D.减少通道数

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