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- 1.（）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? 反向传播优化函数梯度下降损失函数
- 2.（）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
- 3.11()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
- 4.哪些不能用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值与真实值之间的误差大小A、优化函数B、损失函数C、反向传播D、梯度下降
- 5.（）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
- 6.（）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
- 7.（）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:1 C:1 D:1 E:1 F:1
- 8.[单选题]9.（）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 损失函数 C 优化函数 D 梯度下降
- 9.【单选题】（）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
- 10.（）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:B.梯度下降 C:C.反向传播 D:D.优化函数
- 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:梯度下降; C:目标函数; D:优化函数
- 12.（ ）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
- 13.（ ）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
- 14.[单选题]【人工智能与信息社会】（）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
- 15.损失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；
