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MMLU / Given a Neural Net with N input nodes, no hidden layers, one output node, with…
Problem
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question
Given a Neural Net with N input nodes, no hidden layers, one output node, with Entropy Loss and Sigmoid Activation Functions, which of the following algorithms (with the proper hyper-parameters and initialization) can be used to find the global optimum?
choices
- Stochastic Gradient Descent
- Mini-Batch Gradient Descent
- Batch Gradient Descent
- All of the above
subject
machine_learning
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