在一个神经网络里,确定每一个神经元的权重和偏差是模型拟合训练样本的目标,比较有效的办法是什么?
A: 根据人工经验随机赋值。
B: 搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值。
C: 赋予一个初始值,然后迭代更新权重,直至代价函数取得极小。
D: 以上都不正确
A: 根据人工经验随机赋值。
B: 搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值。
C: 赋予一个初始值,然后迭代更新权重,直至代价函数取得极小。
D: 以上都不正确
举一反三
- 在神经网络的训练过程中,是如何确定权重W和偏置b的? A: 随机赋值,祈祷它们是正确的 B: 搜索所有权重和偏差的组合,直到得到最佳值 C: 赋予一个初始值,计算y=x*w+b,减少y值与实际值的差值,然后迭代更新权重 D: 以上都不正确
- 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
- 在一个神经网络里,知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差,你就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是(
- 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
- 梯度下降算法的正确步骤是什么?1.计算预测值和真实值之间的误差2.迭代更新,直到找到最佳权重3.把输入传入网络,得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.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() A: A.1,2,3,4,5 B: B.5,4,3,2,1 C: C.3,2,1,5,4 D: D.4,3,1,5,2