BP神经网络在训练过程中，损失函数可能比较大，但随着训练的进行，损失函数基本不变化了，这种现象说明神经网络陷入？
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举一反三
- 下列神经网络的参数，哪些对于网络训练的结果都具有较大的影响 A: 初始值 B: 激活函数 C: 模型框架 D: 损失函数
- 人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化
- 下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个？ A: BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播 B: 通过损失函数对后向传播结果进行判定 C: 通过前向传播过程对权重参数进行修正 D: 训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
- 如果训练（RNN）神经网络使用的学习率太大可能将出现什么结果？ A: 网络将收敛 B: 网络将无法收敛 C: 网络很快达到训练目标 D: 训练过程中代价函数的震荡
- 神经网络的训练过程就是通过使用梯度下降算法来________损失函数，从而迭代优化神经网络参数，使输出尽可能拟合目标。