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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
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B:110
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D:110
神经网络
真实
预测值
发布时间:
2024-03-27 16:55:51
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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 选项: A:A.损失函数 B.梯度下降 C.反向传播 D.优化函数 B:110 C:110 D:110 E:110
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损失函数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。 选项:A、正确B、错误
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激励函数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: 正确 B: 错误
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【判断题】激励函数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. 对 B. 错
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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选项: A:损失函数; B:优化函数; C:反向传播; D:梯度下降
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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 选项: A:损失函数 B:反向传播 C:优化函数 D:梯度下降
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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。 选项:A:损失函数 B:优化函数 C:反向传播 D:梯度下降
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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。 选项: A、损失函数 B、反向传播 C、优化函数 D、激活函数
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11()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。 选项:A、损失函数|B、优化函数|C、反向传播|D、梯度下降
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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.反向传播B.梯度下降C.优化函数D.损失函数
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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.优化函数C.反向传播D.梯度下降
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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。 选项: A:损失函数 B:优化函数 C:反向传播 D:梯度下降 E: F:A G:1
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