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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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.根据______步骤可完成一轮神经网络的训练。①设置模型参数初始值②将预测值与标签值比较，计算损失③正向计算神经网络的预测值④根据梯度下降法逐层反向更新网络模型参数⑤采用误差反向传播算法计算梯度信息
- 7.在多层神经网络学习中，基于标注大数据，通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比，卷积神经网络还需要自动优化的参数是（ ）
- 8.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。
- 9.神经网络训练分为批量训练和在线训练。
- 10.()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。
