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多选题
下列关于梯度消失和梯度爆炸的说法正确的有（）。
A
根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话，那么即使这个结果是0.99，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于0
B
可以采用ReLU激活函数有效地解决梯度消失的情况
C
根据链式法则，如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都大于1的话，在经过足够多层传播之后，误差对输入层的偏导会趋于无穷大
D
可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解梯度爆炸
答案解析
正确答案：ABCD
解析：
使用标准化初始w，那么各个层次的相乘都是0~1的小数，而激活函数f的导数也是0~1的数，其连乘后，结果会变得很小，导致梯度消失。若我们初始化的w是很大的数，w大到乘以激活函数的导数都大于1，那么连乘后，可能会导致求导的结果很大，形成梯度爆炸。
题目纠错
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运行下面程序，输出的结果是（）。
def chanageInt number2）：
number2=number2+1
print （"changeInt：number2="，number2）
#调用
numberl=2；ChanageInt （number1）
print （"number："number1）
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