在构建神经网络时，GRU层后的Dropout层可以减少过拟合的风险。（ ）
A、对
B、错
发布时间：2025-05-07 21:20:17
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：对
相关试题
- 1.在构建神经网络时，GRU层后的Dropout层可以减少过拟合的风险。（ ）
- 2.在卷积神经网络中,Dropout正则化可以缓解神经网络的过拟合问题。
- 3.多层神经网络包括：输入层、隐藏层和输出层。（ ）
- 4.在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合？（ ）
- 5.卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。
- 6.典型的用于图像分类的卷积神经网络由输入层、（ ）、池化层、全连接层、输出层构成。
- 7.卷积层是卷积神经网络的核心
- 8.卷积神经网络包括下面哪些网络结构?( )A、输出层B、卷积层C、全连接层D、池化层
- 9.BP神经网络在进行反向传播阶段时完成逐层状态的更新。
- 10.深度学习的神经网络,通常是指包含多个隐藏层的神经网络。
