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在深度学习中,反向传播算法可以用于计算模型参数的梯度。
选项:
A:正确
B:错误
算法
反向
梯度
发布时间:
2024-05-07 14:08:59
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1.
在深度学习中,反向传播算法可以用于计算模型参数的梯度。
2.
深度学习中的“反向传播”指的( )。 选项: A、计算误差并反向传播梯度 B、计算误差并更新模型参数 C、计算梯度并更新模型参数 D、计算梯度并反向传播误差
3.
关于误差反向传播算法,下列说法正确的是______。选项: A:误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型; B:误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法; C:使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度; D:使用误差反向传播算法可以更新权值,最小化损失函数
4.
关于误差反向传播算法,下列说法正确的是______。 选项: A、误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B、误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C、使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D、使用误差反向传播算法可以更新权值,最小化损失函数
5.
深度学习模型可以使用反向传播算法来优化参数,以减小预测误差。 选项: A:正确 B:错误
6.
反向传播算法中需要先计算靠近输入层参数的梯度,再计算靠近输出层参数的梯度选项: A:正确; B:错误
7.
反向传播算法中需要先计算靠近输入层参数的梯度,再计算靠近输出层参数的梯度
8.
在神经网络中,反向传播算法用于更新模型的参数。
9.
深度学习模型的训练可以采用传统的反向传播算法
10.
深度学习模型的训练可以采用传统的反向传播算法。
11.
深度学习模型的训练可以采用传统的反向传播算法。 A: 对 B: 错
12.
深度学习模型的训练可以采用传统的反向传播算法。 选项: A、对 B、错
13.
下面哪个是反向传播神经网络参数学习的步骤( )选项: A: 从输入层到输出层前向传播计算预测输出 B:通过代价函数计算真实输出和预测输出的损失 C:选择参数优化的学习算法如梯度下降 D:梯度反向传播更新参数
14.
以下关于反向传播算法,描述不正确的是()?A.反向传播算法是训练神经网络的主要方法B.该算法不依赖于模型预测误差C.该算法可用于深度学习模型训练D.该算法可用于卷积神经网络模型训练
15.
在大模型学习框架中,模型的参数更新通常使用梯度下降算法或其变种。() 选项: A:正确 B:错误
16.
以下哪个不是深度学习的优化算法? 选项: A: 随机梯度下降 B: 反向传播 C: 遗传算法 D: 动量法
17.
在深度学习中,梯度下降算法基本思想包括( )。选项: A:通过计算损失函数的梯度,沿着负梯度方向更新模型的参数,逐步接近最优解。 B:通过多次迭代和参数更新,可以使模型逐渐收敛到损失函数的极值点,从而获得最优的参数值。 C:通过反复调整模型参数、计算损失函数、使用优化算法进行参数更新 D:通过测试集的评估结果,可以判断模型的泛化能力和对未知数据的预测能力
18.
深度学习中的反向传播算法用于( )。 选项: A、提高分类准确率 B、优化损失函数 C、加速模型训练 D、训练神经网络
19.
由于池化层没有需要求解的参数,因此其对反向传播中梯度计算没有影响 选项: A、正确 B、错误
20.
训练多层神经网络时,通过误差反向传播算法来训练模型参数。选项: A:正确; B:错误
21.
1997年,提出()。(2.0分)A、反向传播算法B、深度学习C、博弈论D、长短期记忆模型
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