人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化
举一反三
- 神经网络训练过程就是输入数据计算出预测值，在输出端利用损失函数计算预测值与真实值之间的差距，按照差距最小化的要求调整网络权重，找到一组参数使得________取得极小值。
- 在神经网络中，我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数，从而最小化损失函数的？（） A: 正向传播算法 B: 池化计算 C: 卷积计算 D: 反向传播算法
- 对人工神经网络进行训练的目的就是通过重复的数据集迭代获得各层网络之间稳定的权值矩阵。（ ）
- BP神经网络在训练过程中，损失函数可能比较大，但随着训练的进行，损失函数基本不变化了，这种现象说明神经网络陷入？ A:
- 有关神经网络的认识正确的是？ A: 感知器可拟合任意的非线性函数。 B: 神经网络的结构多样，但它们只能处理监督式学习问题。 C: BP神经网络通过调整网络的权重和偏置，使得损失函数逼近最小，从而达到拟合训练样本的目的。 D: 神经网络可以直接处理非数值型的输入数据。