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
举一反三
- 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
- 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
- 神经网络的学习实际是不断调整权重的一个过程。（ ）
- 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。
- 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。