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。( )
举一反三
- 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。
- 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 A: ①②③④⑤ B: ①③②⑤④ C: ①③②④⑤ D: ①②③⑤④
- 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。 A: 正确 B: 错误
- 前馈神经网络的模型训练通常采用反向传播(BP, back propagated)算法进行参数调优，BP算法是一种梯度下降算法。
- 关于误差反向传播算法，下列说法正确的是______。 A: 误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B: 误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C: 使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D: 使用误差反向传播算法可以更新权值，最小化损失函数