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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
计算
梯度
靠近
发布时间:
2024-07-22 10:48:12
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1.
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
2.
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
3.
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
4.
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
5.
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A.正确B.错误
6.
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。
7.
因为池化层没有需要学习训练的参数,所以不影响神经网络的梯度计算。 选项: A:正确; B:错误
8.
BP算法总结错误的是 ( )。选项: A:算法只要知道上一层神经元的阈值梯度,就能计算当前层神经元的阈值梯度和连接权值梯度; B:当前层的连接权值梯度,取决于当前层神经元阈值梯度和上一层神经元输出; C:隐层的阈值梯度只跟本层的神经元输出值有关; D:隐层阈值梯度取决于隐层神经元输出、输出层阈值梯度和隐层与输出层的连接权值
9.
BP算法总结错误的是 ( )。 选项: A、算法只要知道上一层神经元的阈值梯度,就能计算当前层神经元的阈值梯度和连接权值梯度 B、 当前层的连接权值梯度,取决于当前层神经元阈值梯度和上一层神经元输出 C、 隐层的阈值梯度只跟本层的神经元输出值有关 D、 隐层阈值梯度取决于隐层神经元输出、输出层阈值梯度和隐层与输出层的连接权值
10.
BP算法是一种将隐藏层误差反向传播给输出层进行参数更新的方法
11.
下面( )不是反向传播神经网络的结构。 选项: A:输入层 B:输出层 C:计算层 D:隐含层
12.
下面( )不是反向传播神经网络的结构。 选项: A:输入层 B:隐含层 C:计算层 D:输出层
13.
下面( )不是反向传播神经网络的结构。选项: A:输入层 B:隐含层 C:计算层 D:输出层
14.
下面( )不是反向传播神经网络的结构。选项: A:隐含层 B:输入层 C:计算层 D:输出层
15.
下面( )不是反向传播神经网络的结构。 A: 输入层 B: 隐含层 C: 计算层 D: 输出层
16.
池化(下采样)层的神经元不具有需要优化的参数,但它们影响反向传播的计算。? 正确错误
17.
池化(下采样)层的神经元不具有需要优化的参数,但它们影响反向传播的计算。 选项: A:正确; B:错误
18.
池化(下采样)层的神经元不具有需要优化的参数,但它们影响反向传播的计算。 选项: A、正确 B、错误
19.
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
20.
下面( )不是反向传播神经网络的结构。 选项: A:A:输入层 B:B:隐含层 C:C:计算层 D:D:输出层
21.
下面()不是反向传播神经网络的结构。A.输入层B.隐含层C.计算层D.输出层
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