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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

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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更多“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()…”相关的问题

第1题

神经网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题？（)

A.tanh函数

B.Relu函数

C.Softleen函数

D.Sigmoid函数

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第2题

如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为（)。

A.正则化

B.梯度剪切

C.随机欠采样

D.使用Relu激活函数

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第3题

对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题（)

A.感知器

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.全连接神经网络

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第4题

在训练神经网络过程中我们目的是让损失函数不断减少,我们常用以下哪种方法最小化损失函数？（)

A.梯度下降

B.正则化

C.Dropout

D.交叉验证

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第5题

在处理图像领域中，卷积神经网络应用比较广泛，以下哪项不是卷积神经网络的组成部分？（)

A.池化层

B.双向隐藏层

C.卷积层

D.全连接层

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第6题

在神经网络中常有权重共享现象，以下哪些神经网络会发生权重共享？（)

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.全连接神经网络

D.感知器

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第7题

前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数，因此是一种监督学习方法。（)

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第8题

深度卷积神经网络的检测与定位/分割能力，正在成为全球的研究热点。（)

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第9题

卷积神经网络的常用应用有图像分类，图像分割语义，语言识别，（)。

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第10题

激活函数Sigmoid函数单调连续，输出有界，网络比较容易收敛，在一段时间内使用比较广泛，但是当网络比较深时，容易导致什么问题？（)

A.梯度减少问题

B.XOR问题

C.梯度消失问题

D.过拟合问题

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第11题

在经典的卷积神经网络模型中，Softma函数是跟在什么隐藏层后面的？（)

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.以上都可以

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