损失函数是模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的差值。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
A
举一反三
内容
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中国大学MOOC: 代价函数是对于单个样本的模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的误差。
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每个样本输入经过神经网络计算得到的输出与这个样本实际输出值之间的差值就是________。
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在神经网络的训练过程中，模型训练的目的是（）。 A: 更新激活函数，使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 B: 更新损失函数，使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 C: 更新权重W和偏置b，使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 D: 同时更新权重W、偏置b、损失函数和激活函数，使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。
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分类器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”。( )
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想要控制神经网络的输出，就需要能够衡量该输出与预期值之间的距离。这是神经网络损失函数的任务，该函数也叫 。 A: 最优函数 B: 目标函数 C: 线型函数 D: 非线型函数