)是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之)。
损失函数
举一反三
内容
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（ ）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 A: 损失函数 B: 反向传播 C: 优化函数 D: 激活函数
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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
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中国大学MOOC: 神经网络中梯度下降法的训练步骤通常如何？1. 根据样本预测值和真实值之间的误差，计算损失函数2. 迭代更新，直到模型整体误差小于阈值或者达到预定的迭代次数3. 把样本输入给模型，得到预测值4. 初始化模型的参数，如权重和偏差等5. 反向传播，按照梯度下降的方向改变神经元相应的权重值
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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。
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线性回归模型中的损失函数用来估量预测值与（ ）的差异程度。 A: 个体值。 B: 零值。 C: 真实值。 D: 平均值。