人工神经网络算法中，训练阶段的模型更新是如何实现的？
A: 超分类面调整
B: 特征空间变换
C: 反向误差传播
D: 价值网络更新
A: 超分类面调整
B: 特征空间变换
C: 反向误差传播
D: 价值网络更新
举一反三
- 人工神经网络算法中，训练阶段的模型更新是如何实现的？
- 关于误差反向传播算法，下列说法正确的是______。 A: 误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B: 误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C: 使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D: 使用误差反向传播算法可以更新权值，最小化损失函数
- 按误差反向传播训练的多层前馈网络称为？ A: 人工神经网络 B: BP神经网络 C: 深度信念网络 D: 卷积神经网络
- 根据______步骤可完成一轮神经网络的训练。①设置模型参数初始值②将预测值与标签值比较，计算损失③正向计算神经网络的预测值④根据梯度下降法逐层反向更新网络模型参数⑤采用误差反向传播算法计算梯度信息 A: ①②③④⑤ B: ①③②⑤④ C: ①③②④⑤ D: ①②③⑤④
- 训练多层神经网络时，通过误差反向传播算法来训练模型参数。