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
A: 隐藏层的层数
B: 层的神经元数目
C: 权重值
D: 偏移量
举一反三
- 神经网络的模型需要人工设定的超参数有 A: 隐藏层的层数 B: 层的神经元数目 C: 权重值 D: 偏移量
- 【多选题】以下哪些是深度学习神经网络的“超参数” A: 隐藏层的大小 B: 神经网络的层数 C: 学习率 D: 权重
- 下列哪些是神经网络中的“超参数”？ A: 学习率 B: 隐藏层神经元个数 C: 迭代次数 D: 神经网络层数
- 关于人工神经网络的说法错误的是（） A: 多层前向神经网络一般需要同一层神经元间相互连接 B: 深度学习一般使用具有多个隐藏层的神经网络 C: 训练神经网络的主要目的是学习神经元间的连接权值 D: 卷积神经网络（CNN）可以逐层抽取数据特征实现自动特征学习
- 下面关于神经网络参数的说法错误的是 A: 在选择神经网络的层数时，隐藏层的层数应该是越少越好。 B: 神经网络的模型受到神经元的传递函数、网络结构和连接权值的学习这三个因素的影响。 C: 在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现欠学习的问题。 D: 在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现过学习的问题。