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代价函数是对于单个样本的模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的误差。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-12 16:29:15
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(
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答案:
错误 【分析】:代价函数是样本整体的损失函数的期望。
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1.
代价函数是对于单个样本的模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的误差。
2.
最小二乘误差的学习目标是()。A.使得输入与输出的乘积最小化B.使得函数输出与期望输出之间的乘积最小化C.使得函数输出与期望输出之间的误差的平方最小化D.使得函数输出与期望输出之间的误差最小化
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得到最小化实际输出和预期输出之间的误差,从而获得精确的模型。早在1991年,
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()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? 反向传播梯度下降优化函数损失函数
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()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
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()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
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()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。
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“样本最大值和最小值之间的差异”,描述的是:样本误差。()
9.
“样本最大值和最小值之间的差异”,描述的是:( )A、样本方差B、样本标准差C、样本误差D、样本极差
10.
“样本最大值和最小值之间的 差异”,描述的 是:( )A、样本方差B、样本标准差C、样本误差D、样本极差
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