下面关于学习率α说法正确的是
A: 学习率α越大越好，这样可以加快神经网络的训练速度
B: 学习率α越小越好，这样可以保证训练的平稳
C: 学习率α必须是不变量
D: 学习率α需要根据实际训练过程的表现予以调校
A: 学习率α越大越好，这样可以加快神经网络的训练速度
B: 学习率α越小越好，这样可以保证训练的平稳
C: 学习率α必须是不变量
D: 学习率α需要根据实际训练过程的表现予以调校
举一反三
- 有关神经网络训练时使用的学习率参数说法正确的是（ ）。 A: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。 D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
- 有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是？ A: 学习率可以与其他网络参数一起训练，对降低代价函数是有利的。 B: 学习率过大更容易导致训练陷入局部极小值。 C: 学习率可以随着训练误差动态调整效果更好。 D: 网络训练时刚开始学习率可以大一些，以便提高学习速度，随后应减少学习率，以免引起学习震荡。
- 下面关于学习率的描述中，错误的是哪个？ A: 学习率可以随着迭失次数进行动态调整 B: 学习率越大可能意味着模型更快达到极值点，越小的学习率意味着训练时间更久 C: 学习率越大越好 D: 常见的学习率调整策略包括动量法、Adam等
- 在神经网络训练中，有关学习率调整说法错误的是？（ ） A: 学习率设置不当会引起神经网络过拟合。 B: 学习率可以根据损失函数（代价函数）减少的快慢动态调整。 C: 学习率太小会使神经网络的训练迅速达到极小值。 D: 固定学习率设置太大可能会使神经网络训练震荡不收敛。
- 有关学习率说法错误的是:( ) A: 学习率对于深度学习是一个重要的超参数 B: 控制着基于损失梯度调整神经网络权值的速度 C: 学习率越小越好,调增的越仔细 D: 学习率越大,调整权值的速度就会更快,但学习率并不是越大越好。