相关考题
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单项选择题
在优化深度学习模型时，SGD和Adam优化器的主要区别在于什么？（）
A.计算复杂性
B.收敛速度
C.使用的梯度类型
D.是否需要学习率 -
单项选择题
Dropout改进方法的原理是什么？（）
A.增加正则化惩罚项，降低模型复杂度
B.增加隐藏层神经元数目，提高模型效果
C.使用更大的学习率，更快地收敛到最优解
D.在训练过程中，以一定的概率随机使某些神经元失活，减少过拟合的可能性 -
单项选择题
SGD和Adam的优化方法有什么区别？（）
A.SGD只考虑一阶梯度，而Adam结合了一阶动量和二阶动量
B.Adam只考虑一阶梯度，而SGD基于动量梯度方法
C.SGD和Adam都只使用一阶梯度
D.SGD和Adam都考虑二阶梯度
