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.下列哪些是神经网络中的“超参数”?
选项:
A: 隐藏层神经元个数
B: 迭代次数
C: 神经网络层数
D: 学习率
神经网络
迭代
神经元
发布时间:
2024-06-06 08:32:18
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1.
以下哪些是“超参数”? 选项: A:隐藏层的大小nl] B:学习率α C:迭代次数 D:神经网络中的层数L
2.
以下哪些是“超参数”?选项: A:隐藏层的大小; B:神经网络的层数; C:激活值; D:权重; E:学习率; F:迭代次数; G:偏置
3.
神经网络中常见的超参数有? 选项: A、学习率 B、梯度下降法迭代的步数 C、隐藏层数目 D、批大小 E、正则化参数
4.
下面属于神经网络的超参数的是( )。 选项: A、神经网络的层数 B、神经网络每层的神经元个数 C、学习率(以及动态调整算法) D、mini-batch大小 E、激活函数 F、正则化系数
5.
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
6.
对于人工神经网络,以下( )是超参数? 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
7.
神经网络的模型需要机器利用训练集自动学习到的模型参数有 选项: A、隐藏层的层数 B、层的神经元数目 C、权重值 D、偏移量
8.
下列不属于卷积神经网络中的超参数的是选项: A:步长; B:核大小; C:神经网络层数; D:权重系数
9.
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
10.
深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是: 选项: A:A、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变 B:B、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强 C:C、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强 D:D、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
11.
深度学习中的“深度”就是指神经网络里面隐藏层的层数( )选项: A:对 B:错
12.
深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,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
13.
深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,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
14.
下面哪一项不是超参数()选项: A:偏置值; B:学习率; C:训练周期数; D:神经网络的隐含层数量
15.
以下参数中属于模型超参数的是哪些选项? 选项: A:训练神经网络的学习速率,迭代次数,批次大 B:KNN中的K。 C:随机森林当中的树的棵数。 D:线性回归的权重系数w。
16.
以下参数中属于模型超参数的是哪些选项? 选项: A:训练神经网络的学习速率,迭代次数,批次大小 B:KNN中的K C:随机森林当中的树的棵数 D:线性回归的权重系数W
17.
82.深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定影响,以下关于其影响说法正确的是? A.隐藏层数适当减小,神经网络的分辨能力不变;;B.隐藏层数适当增加,神经网络的分别能力越强;;C.隐藏层数适当减小,神经网络的分别能力越强;;D.隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
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