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深度学习模型训练时,损失函数的作用是衡量模型预测值与真实值之间的差异。( )
A、对
B、错
发布时间:
2025-05-08 14:43:21
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(
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答案:
对
相关试题
1.
深度学习模型训练时,损失函数的作用是衡量模型预测值与真实值之间的差异。( )
2.
损失函数的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数,是一个非负的实数值函数,值越大,反应该网络的数据拟合性能越好。( )
3.
观测值与真实值之间的差异叫做()
4.
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。
5.
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小
6.
()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小
7.
( )与真实值之间的差异称为误差。
8.
机器学习“训练”产生“模型”,“模型”指导“预测”。
9.
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。( )
10.
在训练数据中进行模式识别,以建立一个预测模型,这种机器学习应用是基于模型的学习。( )
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