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神经网络的训练样本量没有明确规定,和神经网络内部的网络参数个数无关。
选项:
A:对
B:错
神经网络
明确规定
样本量
发布时间:
2024-03-26 06:41:46
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1.
神经网络的训练样本量没有明确规定,和神经网络内部的网络参数个数无关。
2.
神经网络的训练样本量没有明确规定,和神经网络内部的网络参数个数无关。A.正确B.错误
3.
神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。 选项: A:错 B:对
4.
神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。 选项: A:对 B:错
5.
神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。 选项: 答案: 错
6.
神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。 选项:
7.
神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。
8.
神经网络的训练过程就是网络内部的权值、阈值等参数的调整过程。 选项: A:对 B:错
9.
神经网络训练之后的泛化能力是指网络对训练样本之外的新鲜数据的适应度,也称为神经网络的举一反三的能力。 选项: A:对 B:错
10.
以下关于神经网络的说法中的是( ) 选项: A:神经网络和逻辑回归算法类似,可解释性较强 B:神经网络算法的激活函数对结果没有太大影响,可以任意选择 C:神经网络是最好的现成的分类器 D:神经网络需要大量的参数
11.
神经网络在做被控对象系统辨识时需要采集大量的输入和输出数据形成训练样本。选项: A:对 B:错
12.
对于人工神经网络,以下( )是超参数?选项: A:人工神经网络的层数; B:人工神经网络的学习率; C:人工神经网络的权重; D:人工神经网络的偏置
13.
在使用人工神经网络之前,首先需要确定网络的结构,关于结构输入层和输出层节点个数的说法中正确的是( )选项: A:神经网络输入输出节点个数由样本数量决定 B:神经网络输入和输出节点没有统一的计算方法,可以根据经验确定 C:神经网络输入输出节点个数取决于要逼近的函数输入和输出变量个数 D:其他说法都错误
14.
在神经网络中,每个参数可以有不同的学习率。 选项: A:错 B:对
15.
减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。选项: A:错 B:对
16.
根据神经元之间的连接类型不同,可将人工神经网络分为两大类:独立型神经网络和多层神经网络选项: A:对 B:错
17.
具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络。( )选项: A:对 B:错
18.
具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络。( ) 选项: A:对 B:错
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