提问
pzqa39 · 2024年10月25日
嗨，从没放弃的小努力你好：
这道题是在问神经网络模型训练中的损失函数在多次训练中收敛到不同值的现象，并要求选择最合适的解决方法。
题目描述的是数据科学团队在开发一个神经网络模型，通过优化权重来获得最高的风险调整后回报率。在多次使用相同参数进行训练时，团队发现损失函数收敛到不同但稳定的值，这是典型的梯度下降算法过程中可能遇到的问题。不同的损失值意味着模型可能陷入了不同的局部最小值，而不是全局最小值。
题目在询问，针对这种情况，团队应采取什么行动来改进模型，确保找到全局最小值或更好的收敛结果。核心问题就是：如何避免神经网络训练过程中的局部最优问题，找到更好的优化方案。
A选项不正确。混淆矩阵是用于评估模型的，它主要用于展示预测模型的结果，特别是对于二元分类问题的输出，而不是用来解决梯度下降过程中的局部最小值问题。
B选项不正确。自适应增强是一种集成方法，通过基于前一轮迭代的错误来训练模型，以提高模型的性能。自适应增强与神经网络的工作机制不同，不直接处理梯度下降过程中局部最小值的问题。
正确答案是C。在梯度下降算法中，步长的大小称为学习率。如果学习率太大，模型可能会在优化过程中的两侧反复跳跃，无法精确找到全局最小值。降低学习率可以避免陷入多个局部最小值，并防止超越全局损失函数的最小值。
D选项和C选项是反的，所以D选项错。
----------------------------------------------虽然现在很辛苦，但努力过的感觉真的很好，加油！