卷积核内的值是权重，在分类器形成以后，这个权重是通过（）得到的。
A: 随机函数
B: 反向传播
C: 梯度下降
D: 与数据集密切相关
A: 随机函数
B: 反向传播
C: 梯度下降
D: 与数据集密切相关
B
举一反三
- 关于梯度下降算法，以下说法正确的是 A: 随机梯度下降算法是每次考虑单个样本进行权重更新 B: Mini-Batch梯度下降算法是批量梯度下降和随机梯度下降的折中 C: 批量梯度下降算法是每次考虑整个训练集进行权重更新 D: 以上都对
- 在反向传播的过程中，首先计算（）的梯度，之后将其反向传播。 A: 连接权重 B: 损失函数 C: 激活函数 D: 特征映射
- 反向传播主要是通过损失函数计算误差，通过梯度下降法影响训练权重或偏置项。
- 卷积神经网络中有哪些参数是需要通过学习得到的 A: 卷积核权重参数 B: 池化层参数 C: 激活函数 D: 偏置
- AdaBoost算法更新数据权重只根据当前分类器更新权重（不改变以前分类器的权重）。
内容
- 0
多层感知机更新网络权重参数的正确顺序是什么()1.按照负梯度方向迭代更新权重,直至达到终止条件。2.把训练样本输入网络进行前向计算,得到每层神经元输出值和网络最终的输出值。3. 随机初始化权重。4.基于反向传播算法,逐层求解各层权重相对于目标函数的梯度。 A: 1234 B: 4321 C: 2143 D: 3241
- 1
以下哪一项在神经网络中引入了非线性？ A: Tanh激活函数 B: 随机梯度下降 C: 改变权重的初始化值 D: 其他选项都正确
- 2
梯度下降算法的正确步骤是什么? A: 计算预测值和真实值之间的误差 B: 重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 C: 把输入传入网络，得到输出值 D: 用随机值初始化权重和偏差 E: 对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
- 3
中国大学MOOC: AdaBoost算法更新数据权重只根据当前分类器更新权重（不改变以前分类器的权重）。
- 4
梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a)计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重(c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差