A.從輸入層到輸出層計算網(wǎng)絡(luò)每層的結(jié)果
B.更新網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏差
C.計算損失函數(shù)
D.以上選項都對
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A.目標檢測需要確定目標的位置和類別,而目標識別只需要確定目標的類別
B.目標檢測需要處理圖像中的多個目標,而目標識別只需要處理單個目標
C.目標檢測需要使用特定的特征提取器,而目標識別不需要
D.以上選項都對
A.K-means
B.基于密度的聚類
C.基于網(wǎng)格的聚類
D.基于層次的聚類
A.一種損失函數(shù)的計算方法
B.一種正則化技術(shù),用于防止過擬合
C.一種優(yōu)化算法,用于更新模型參數(shù)
D.一種模型結(jié)構(gòu)設(shè)計方法,有助于解決梯度消失和梯度爆炸問題
A.訓(xùn)練時間
B.模型大小
C.收斂速度
D.輸入數(shù)據(jù)格式
A.模型簡單,易于理解
B.特征之間相互獨立
C.適用于小數(shù)據(jù)集
D.只能處理二分類問題
最新試題
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么()?
屬性值約束主要有()。
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能()?
在深度學(xué)習(xí)模型中,用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是:()。
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在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性()?
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)()?
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集成學(xué)習(xí)在強化學(xué)習(xí)中的一個常見應(yīng)用是什么()?
Xpath 語言有()的構(gòu)成。