对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的（ ）
A: 卷积滤波矩阵中的参数
B: 全连接层的链接权重
C: 激活函数中的参数
D: 模型的隐藏层数目
A: 卷积滤波矩阵中的参数
B: 全连接层的链接权重
C: 激活函数中的参数
D: 模型的隐藏层数目
D
举一反三
- 对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个不是通过误差后向传播来优化的 （ ）。 A: 模型的隐藏层数目 B: 激活函数中的参数 C: 全连接层的链接权重 D: 卷积滤波矩阵中的参数
- 中国大学MOOC: 对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的（ ）
- 前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数，因此是一种监督学习方法。
- 在多层神经网络学习中，基于标注大数据，通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比，卷积神经网络还需要自动优化的参数是（ ） A: 网络层数 B: 目标函数 C: 卷积矩阵（卷积核） D: 输入端和输出端的维数
- 在卷积网络中，卷积层的参数是卷积核和偏置，池化层没有参数，因此在误差反向传播时只要优化卷积层的参数。
内容
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下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个？ A: BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播 B: 通过损失函数对后向传播结果进行判定 C: 通过前向传播过程对权重参数进行修正 D: 训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法
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中国大学MOOC: 在多层神经网络学习中，基于标注大数据，通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比，卷积神经网络还需要自动优化的参数是（ ）
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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。
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卷积神经网络中有哪些参数是需要通过学习得到的 A: 卷积核权重参数 B: 池化层参数 C: 激活函数 D: 偏置
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以下参数中，哪个参数不属于卷积神经网络中的超级参数（ ） A: 卷积核的高 B: 卷积填充单元 C: 卷积核内的权重参数 D: 卷积步长