在神经网络的训练过程中，是如何确定权重W和偏置b的？
A: 随机赋值，祈祷它们是正确的
B: 搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C: 赋予一个初始值，计算y=x*w+b，减少y值与实际值的差值，然后迭代更新权重
D: 以上都不正确
A: 随机赋值，祈祷它们是正确的
B: 搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
C: 赋予一个初始值，计算y=x*w+b，减少y值与实际值的差值，然后迭代更新权重
D: 以上都不正确
举一反三
- 在一个神经网络里，确定每一个神经元的权重和偏差是模型拟合训练样本的目标，比较有效的办法是什么？ A: 根据人工经验随机赋值。 B: 搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值。 C: 赋予一个初始值，然后迭代更新权重，直至代价函数取得极小。 D: 以上都不正确
- 梯度下降算法的正确步骤是什么? A: 计算预测值和真实值之间的误差 B: 重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 C: 把输入传入网络，得到输出值 D: 用随机值初始化权重和偏差 E: 对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
- 梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a)计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重(c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
- 梯度下降算法的正确步骤是什么？1.计算预测值和真实值之间的误差2.迭代更新，直到找到最佳权重3.把输入传入网络，得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重)值以减小误差（) A: A.1,2,3,4,5 B: B.5,4,3,2,1 C: C.3,2,1,5,4 D: D.4,3,1,5,2
- 梯度下降算法的正确步骤是什么？（ ）（a） 计算预测值和真实值之间的误差。（b）迭代跟新，直到找到最佳权重 （c）把输入传入网络，得到输出值（d）初始化随机权重和偏差（e）对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差。 A: a, b, c, d, e B: c, b, a, e, d C: e, d, c,b , a D: d, c, a, e, b