激活函数为有限值时，基于梯度的优化方法更加稳定。

动态视觉设计的内容主要是以图形、视觉元素产生动态的效果为主。图形、视觉元素的变化包含以下哪些类型变化？（）

神经网络进行图片语义分割时，先用CNN处理输入，再用反CNN得到输出。

神经网络被称为通用函数拟合器，所以它理论上可以表示任何决策边界。

如果我们去掉ReLU层，这个神经网络仍能够处理非线性函数。

与普通反向传播不同的是，随时间的反向传播算法会在每个时间步长内叠加所有对应权重的梯度。

深度学习与机器学习算法之间的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，也就是说，我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。

多层网络全部初始化为0，会使梯度为0或各层相同，相当于浅层网络。

Motion特有的属性和规则包含（）

在数据很稀疏和神经网络参数量较少的场景下，偏向于使用L-BFGS而不是SGD。