在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？( )
A: 输入数据
B: 学习速率
C: 神经网络的类型(如MLP,CNN)
D: 计算能力(硬件和软件能力决定)
E: 映射的输出函数
A: 输入数据
B: 学习速率
C: 神经网络的类型(如MLP,CNN)
D: 计算能力(硬件和软件能力决定)
E: 映射的输出函数
举一反三
- 在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？ [br][/br]1 神经网络的类型(如MLP,CNN) [br][/br]2 输入数据 [br][/br]3 计算能力(硬件和软件能力决定) [br][/br]4 学习速率 [br][/br]5 映射的输出函数 A: 1,2,4,5 B: 2,3,4,5 C: 都需要考虑 D: 1,3,4,5
- 在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑： A: 神经网络的类型 B: 输入数据 C: 计算能力 D: 学习速率 E: 映射的输出函数
- 什么是影响神经网络的深度选择的因素？（） A: 神经网络的类型，例如：多层感知机(Multi-LayerPerceptrons,MLP)，卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN) B: 学习率 C: 计算能力，即硬件和软件能力 D: 输入数据 E: 输出函数映射
- 什么是影响神经网络的深度选择的因素？ A: 神经网络的类型 B: 输入数据和计算能力 C: 学习率和输出函数映射 D: 以上均是
- 深度学习中最经典的网络是CNN，即卷积神经网络。（ ）