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A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整參數(shù)的方式是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetwork）
B.學(xué)習(xí)率在迭代的參數(shù)調(diào)整過程中會固定不變
C.梯度下降是運(yùn)用積分的技巧來達(dá)成
D.損失函數(shù)移動的方向跟梯度的方向相同
E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整參數(shù)的順序是從后面一層層往前調(diào)

A.損失函數(shù)是對每個(gè)輸入的預(yù)測值與真實(shí)值的差異計(jì)算總和
B.透過梯度下降一定可以找到降低損失函數(shù)的最佳解
C.損失函數(shù)的變量是可以調(diào)整的參數(shù)
D.訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是透過參數(shù)的調(diào)整來降低損失函數(shù)
E.梯度下降是降低損失函數(shù)的一種算法