2025年循环神经网络梯度消失问题考题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.循环神经网络（RNN）在训练过程中经常遇到什么问题？

A.过拟合

B.梯度爆炸

C.梯度消失

D.内存泄漏

2.为了解决RNN的梯度消失问题，以下哪种方法通常不被推荐？

A.使用门控循环单元（GRU）

B.使用长短期记忆网络（LSTM）

C.使用更小的学习率

D.使用多层RNN

3.以下哪项技术可以有效地缓解RNN的梯度消失问题？

A.数据增强

B.批标准化

C.丢弃法（Dropout）

D.批处理

4.在使用LSTM解决梯度消失问题时，哪项操作可以进一步防止梯度消失？