下列关于学习率的说法，错误的是______。
A: 学习率是一个确定的常数
B: 减小学习率会降低网络达到最优点速度，增加训练时间
C: 增大学习率可能导致网络引起震荡，无法收敛
D: 学习率用来定义每次参数更新的幅度
A: 学习率是一个确定的常数
B: 减小学习率会降低网络达到最优点速度，增加训练时间
C: 增大学习率可能导致网络引起震荡，无法收敛
D: 学习率用来定义每次参数更新的幅度
A
举一反三
- 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。
- 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。
- 关于梯度下降法中学习率的说法，错误的是______。 A: 学习率设置过小，收敛速度会非常慢 B: 学习率设置过大可能无法收敛 C: 学习率在训练过程中必须是一个固定不变的数 D: 为了兼顾模型的收敛速度和精度，在训练过程中可以动态调整学习率
- 下面关于学习率的描述中，正确的说法是哪个？ A: 学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高 B: 固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成 C: 过高的学习值会使损失值不降反升 D: 学习率对模型训练时长有影响，对模型性能没有影响
- 以下关于学习率说法错误的是( )。 A: 学习率的选择不能太大也不能太小 B: 学习率太大会导致无法收敛 C: 学习率太小会使得算法陷入局部极小点 D: 学习率必须是固定不变的
内容
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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。
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【单选题】关于学习率,下面说法正确的是。 A. 学习率如果太小，不可能会到达全局最优解。 B. 学习率太大会导致发散。 C. 学习率一旦确定，在迭代过程中最好不要变化
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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
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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
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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