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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
神经网络
泛化
举一反三
发布时间:
2024-03-26 06:42:05
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1.
神经网络的泛化能力就是指对样本数据的拟合和逼近效果。选项: A:正确; B:错误
2.
深层人工神经网络具有很强的表示能力,但经常出现过拟合。为了提高神经网络的泛化能力,下列不能提高泛化能力的方法( )选项: A:参数范数惩罚 B:提前终止训练 C:集成 D:增加模型的复杂度
3.
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
4.
如何提高模型的泛化能力 选项: A:使用更多的数据进行训练 B:减少训练时间 C:增加神经网络的层数 D:提高算力
5.
如何提高模型的泛化能力选项: A:使用更多的数据进行训练 B:减少训练时间 C:增加神经网络的层数 D:提高算力
6.
如何提高模型的泛化能力 选项: A、使用更多的数据进行训练 B、减少训练时间 C、增加神经网络的层数 D、提高算力
7.
5、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
8.
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
9.
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
10.
模型的泛化能力是指() 选项: A、模型适应训练数据的能力 B、模型适应带类标数据的能力 C、模型适应不可见数据的能力 D、模型适应无类标数据的能力
11.
BP训练算法是常用的神经网络分类器训练算法,该算法也称为反向误差传播无监督训练算法()。选项: A:错 B:对
12.
BP训练算法是常用的神经网络分类器训练算法,该算法也称为反向误差传播无监督训练算法()。选项: A:对 B:错
13.
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。
14.
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。
15.
不属于神经网络模型特点的是( )。A.线性映射能力B.学习能力C.泛化能力D.容错能力
16.
有关前馈神经网络的认识正确的是哪个? 选项: A:前馈神经网络模型的分类能力比决策树好 B:前馈神经网络训练后很容易得到分类的规则 C:前馈神经网络可用于分类和聚类 D:馈神经网络训练过程是拟合训练数据模式的过程
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.
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
19.
深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有-定的影响,以下关于其影响说法正确的是:( ) 选项: A、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变 B、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强 C、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强 D、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
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