关于模型参数（权重值）的描述，正确的说法是哪些？
举一反三
- 关于模型参数（权重值）的描述，正确的说法是哪些？ A: 神经网络的模型存储于神经元之间的权重中，即以权重的形式保存模型 B: 在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整是基于损失函数的结果。 C: 每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，参数一定越准。 D: 模型参数量需要与特征数相匹配，但没有固定的对应规则。
- 关于模型参数（权重值）的描述，正确的说法是哪些？ A: 每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小 B: 训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中 C: 在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少 D: 模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则
- 中国大学MOOC: 关于反距离权重插值模型的Z值字段，下列说法错误的是，说法错误的是（ ）
- 中国大学MOOC: 关于反距离权重插值模型的搜索半径，说法错误的是（ ）
- 下列关于模型预测波动率的说法哪一项是不正确的？ A: 在EWMA模型中，正的权重分配给长期均衡方差。 B: 在EWMA模型中，分配给观测值的权重随着观测值的顺序指数递减。 C: 在GARCH模型中，分配给长期均衡方差正的权重。 D: 在GARCH模型中，估计给观测值的权重随着观察值的顺序指数递减。