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
举一反三
- 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
- 神经网络的训练过程就是网络内部的权值、阈值等参数的调整过程。
- 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
- 神经网络的模型需要机器利用训练集自动学习到的模型参数有 A: 隐藏层的层数 B: 层的神经元数目 C: 权重值 D: 偏移量
- 神经网络的向前传输过程需要3部分信息，分别是神经网络输入、神经网络的连接以及（）。 A: 神经网络参数 B: 神经网络权重 C: 神经网络阈值 D: 以上都不对