使用以下程序段建立神经网络，错误的描述是____。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)))model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation="sotfmax")) A: 这是一个全连接神经网络 B: 这个神经网络有2个隐含层 C: 这个神经网络有2层 D: 这个神经网络有1个隐含层
使用以下程序段建立神经网络，错误的描述是____。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)))model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(10, activation="sotfmax")) A: 这是一个全连接神经网络 B: 这个神经网络有2个隐含层 C: 这个神经网络有2层 D: 这个神经网络有1个隐含层
使用下列代码建立神经网络模型，说法错误的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten( input_shape=(12, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 该模型含有2个隐含层 B: 该模型输入层和第一隐含层之间有52个可训练参数 C: 该模型隐含层共有4个节点 D: 该模型的输入层共有12个节点
使用下列代码建立神经网络模型，说法错误的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten( input_shape=(12, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 该模型含有2个隐含层 B: 该模型输入层和第一隐含层之间有52个可训练参数 C: 该模型隐含层共有4个节点 D: 该模型的输入层共有12个节点
使用下列代码建立神经网络模型，说法错误的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten( input_shape=(12, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 该模型含有2个隐含层 B: 该模型输入层和第一隐含层之间有52个可训练参数 C: 该模型隐含层共有4个节点 D: 该模型的输入层共有12个节点
使用下列代码建立神经网络模型，说法错误的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten( input_shape=(12, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 该模型含有2个隐含层 B: 该模型输入层和第一隐含层之间有52个可训练参数 C: 该模型隐含层共有4个节点 D: 该模型的输入层共有12个节点
使用下列代码建立神经网络模型，说法错误的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(8, activation="relu", input_shape=(4, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 这个神经网络中有3层计算层 B: 这个神经网络中有计算功能的神经元有19个 C: 该模型的可训练参数个数共有91个 D: 这个神经网络的隐含层采用ReLu激活函数
使用下列代码建立神经网络模型，说法错误的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(8, activation="relu", input_shape=(4, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 这个神经网络中有3层计算层 B: 这个神经网络中有计算功能的神经元有19个 C: 该模型的可训练参数个数共有91个 D: 这个神经网络的隐含层采用ReLu激活函数
使用以下程序段创建神经网络模型，下列说法中错误的是______。 import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(5, 5)))model.add(tf.keras.layers.Dense(5, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 这个神经网络的输入层共有25个输入结点 B: 这个神经网络中含有2个隐含层 C: 这个神经网络的隐含层和输出层之间共有18个可训练参数 D: 这个神经网络是一个2层全连接神经网络
使用以下程序段创建神经网络模型，下列说法中错误的是______。 import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(5, 5)))model.add(tf.keras.layers.Dense(5, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 这个神经网络的输入层共有25个输入结点 B: 这个神经网络中含有2个隐含层 C: 这个神经网络的隐含层和输出层之间共有18个可训练参数 D: 这个神经网络是一个2层全连接神经网络
使用下列代码建立神经网络模型，说法正确的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(8, activation="relu", input_shape=(4, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 这个神经网络中有3个隐含层 B: 该模型的的输入层中有8个节点 C: 这个神经网络中，输入层和第一隐含层之间有36个可训练参 D: 该模型的可训练参数个数共有91个
使用下列代码建立神经网络模型，说法正确的是______。import tensorflow as tfmodel = tf.keras.Sequential()model.add(tf.keras.layers.Dense(8, activation="relu", input_shape=(4, )))model.add(tf.keras.layers.Dense(4, activation="relu"))model.add(tf.keras.layers.Dense(3, activation="softmax"))model.summary() A: 这个神经网络中有3个隐含层 B: 该模型的的输入层中有8个节点 C: 这个神经网络中，输入层和第一隐含层之间有36个可训练参 D: 该模型的可训练参数个数共有91个