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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
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(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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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.
连接层与Dropout正则化抑制过拟合。在网络的前向传播过程中加入数据增强环节,
4.
【单选题】下列关于卷积神经网络(CNN)的说法中,错误的有() A. 卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B.
5.
针对可能的过拟合问题,算例分析中提到设置了dropout层,其参数为0.1,建议分析和讨论其实际效果。
6.
多层神经网络包括:输入层、隐藏层和输出层。( )
7.
在神经网络中,以下哪种技术用于解决过拟合?( )
8.
卷积神经网络中,卷积层可以实现特征提取,池化层可以实现特征降维。
9.
卷积神经网络的一般结构包括卷积层、池化层和全连接层。
10.
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。
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