关于深度学习的说法中，下面说法正确的是（）
A. 用Sigmoid激活函数时，如果权重初始化较大或较小时，容易出现梯度饱和梯度消失，可选用Tanh函数改进
B. 批规范化（batch normalization）是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布
C. 与Sigmoid函数相比，Relu较不容易使网络产生梯度消失
D. 梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，可基于二阶收敛快速到达目标值
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下面说法正确的确是（ ）。
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