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训练多层神经网络时,通过误差反向传播算法来训练模型参数
训练多层神经网络时,通过误差反向传播算法来训练模型参数
发布时间:
2025-05-30 10:45:07
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监理工程师
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(
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错误
相关试题
1.
训练多层神经网络时,通过误差反向传播算法来训练模型参数
2.
对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中,通过误差反向传播来优化调整网络参数,请问下面哪个不是通过误差反向传播算法来优化的 ( )。
3.
对于一个多层神经网络,可以采用反向传播算法来迭代地更新网络中神经元的参数。
4.
反向传播的作用是训练模型参数,在所有参数上用梯度下降,使神经网络模型在训练数据上的损失函数最大。( )
5.
对于多层神经网络,BP(反向传播)算法的直接作用是()。
6.
神经网络训练过程中的误差曲线随着训练的进行会逐渐降低,一直达到预设的误差目标值,则模型处于收敛状态。
7.
神经网络训练分为批量训练和在线训练。
8.
()在卷积神经网络、改进反向传播算法,以及扩展神经网络用途方面的重要贡献。
9.
班乔在反向传播算法、最早神经网络务模型之一的玻尔兹曼机,以及对卷积神经网络改进等方面的重要贡献。()
10.
有关神经网络训练时使用的学习率参数说法错误的是?
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