下面哪个是反向传播神经网络参数学习的步骤（ ）
A: 梯度反向传播更新参数
B: 从输入层到输出层前向传播计算预测输出
C: 选择参数优化的学习算法如梯度下降
D: 通过代价函数计算真实输出和预测输出的损失
A: 梯度反向传播更新参数
B: 从输入层到输出层前向传播计算预测输出
C: 选择参数优化的学习算法如梯度下降
D: 通过代价函数计算真实输出和预测输出的损失
举一反三
- 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
- 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 A: 正确 B: 错误
- 中国大学MOOC: 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
- 根据______步骤可完成一轮神经网络的训练。①设置模型参数初始值②将预测值与标签值比较，计算损失③正向计算神经网络的预测值④根据梯度下降法逐层反向更新网络模型参数⑤采用误差反向传播算法计算梯度信息 A: ①②③④⑤ B: ①③②⑤④ C: ①③②④⑤ D: ①②③⑤④
- 下面（ ）不是反向传播神经网络的结构。 A: 输出层 B: 计算层 C: 输入层 D: 隐含层