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。
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。
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: 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
- 神经网络学习过程中，判断出现错误，需要自动调整权重等模型参数
- 神经网络的测试过程，判断错误时，需要自动调整权重等模型参数
- 关于模型参数（权重值）的描述，正确的说法是哪些？
- 有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个？ A: 过大过小的参数都影响网络的训练 B: 神经网络可以用0来初始化权重 C: 可以进行参数的随机初始化 D: 合适的权重初始化可以加快神经网络的训练，提升模型的效果