题目内容
（请给出正确答案）
A.模型参数明显增加
B.减少深层网络的梯度消失问题
C.特征的重用
D.增强特征的获取能力
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A.当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近输入层的权重难以更新。
B.网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。
C.网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。
D.网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。
A.反向传播计算结果
B.反向传播更新参数
C.正向传播更新参数
D.正向传播计算结果
A.正向传播更新参数
B.正向传播计算结果
C.反向传播更新参数
D.反向传播计算结果
A.梯度减少问题
B.XOR问题
C.梯度消失问题
D.过拟合问题
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