在神经网络中，我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数，从而最小化损失函数的？（）
A: 正向传播算法
B: 池化计算
C: 卷积计算
D: 反向传播算法
A: 正向传播算法
B: 池化计算
C: 卷积计算
D: 反向传播算法
举一反三
- 关于误差反向传播算法，下列说法正确的是______。 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
- 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
- 下面关于BP神经网络的说法错误的是（ ）。 A: BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。 B: 在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是交替进行的。 C: BP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。 D: BP算法由误差的正向传播和数据的反向传播两个过程构成。
- 下面关于BP神经网络的说法中错误的是 A: BP网络是是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。 B: BP算法由数据流的前向计算（正向传播）和误差信号的反向传播两个过程构成。 C: 在BP算法中数据流的正向传播时，数据的传播方向是输入层→隐层→输出层。 D: 在BP算法中数据的正向传播和误差的反向传播是同时进行的。
- 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