使用线性策略选取学习率时，温和的振荡是良好的，容易在训练随机代价函数时出现。

神经网络代价函数具有非常多甚至不可数无限多的局部极小值。

判断题神经网络代价函数具有非常多甚至不可数无限多的局部极小值。

Dropout训练的所有模型都是独立的。

判断题Dropout训练的所有模型都是独立的。

偏差和方差度量着估计量的两个不同误差来源。偏差度量着数据上任意特定采样可能导致的估计期望偏差，而方差度量着偏离...

判断题偏差和方差度量着估计量的两个不同误差来源。偏差度量着数据上任意特定采样可能导致的估计期望偏差，而方差度量着偏离真实函数或参数的误差期望。