关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 关注微信公众号《课帮忙》查题 公告:维护QQ群:833371870,欢迎加入!公告:维护QQ群:833371870,欢迎加入!公告:维护QQ群:833371870,欢迎加入! 2022-06-19 在神经网络的训练过程中,( )方法被用来在参数空间中寻找一种使误差最小的最优参数。 A: 使用“模拟退火”技术 B: 使用随机梯度下降 C: 用多组不同的参数初始化多个神经网络,按标准方法训练后,取其中误差最小的解作为最终参数。 D: 遗传算法 在神经网络的训练过程中,( )方法被用来在参数空间中寻找一种使误差最小的最优参数。A: 使用“模拟退火”技术B: 使用随机梯度下降C: 用多组不同的参数初始化多个神经网络,按标准方法训练后,取其中误差最小的解作为最终参数。D: 遗传算法 答案: 查看 举一反三 神经网络中参数极多,常用的初始化方法有哪些? A: 全零初始化 B: 随机初始化 C: 加载预训练模型 D: 使用深度信念网络 神经网络的训练过程就是通过使用梯度下降算法来________损失函数,从而迭代优化神经网络参数,使输出尽可能拟合目标。 有关神经网络参数初始化的说法错误的是哪个? A: 过大过小的参数都影响网络的训练 B: 神经网络可以用0来初始化权重 C: 可以进行参数的随机初始化 D: 合适的权重初始化可以加快神经网络的训练,提升模型的效果 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。 梯度下降是神经网络参数学习中的一种方法。( )