梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？（）

A.传统RNN存在的梯度消失/爆炸问题

B.传统RNN计算量大的问题

C.传统RNN速度较慢的问题

D.传统RNN容易过过拟合的问题

A.上一时刻的网络状态信息将会作用于下一时刻的网络状态

B.并行处理序列中所有信息

C.容易梯度爆炸/消失

D.易于搭建

A.RNN引入了循环的概念

B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸

C.GRU是LSTM的变体

D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法，没有区别

A.将数据分组部署在不同GPU上进行训练能提高深度神经网络的训练速度。

B.TensorFlow使用GPU训练好的模型，在执行推断任务时，也必须在GPU上运行。

C.将模型中的浮点数精度降低，例如使用float16代替float32，可以压缩训练好的模型的大小。

D.GPU所配置的显存的大小，对于在该GPU上训练的深度神经网络的复杂度、训练数据的批次规模等，都是一个无法忽视的影响因素

A.存在梯度爆炸的问题

B.不是关于原点对称

C.计算exp比较耗时

D.存在梯度消失的问题

A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

A.随机梯度下降修

B.正线性单元（ReLU）

C.卷积函数

D.以上答案都不正确

A.引用自循环思想

B.产生梯度长时间持续流动的路径

C.积累的时间尺度不可以因输入序列而改变

D.可应用于语音识别和机器翻译

A.神经网络对训练数据中的噪声非常鲁棒

B.可以处理冗余特征

C.训练ANN是一个很耗时的过程

D.至少含有一个隐藏层的多层神经网络

A.权重矩阵

B.偏置参数

C.超参数

D.计算图