有监督学习是利用一组已知输入x和输出y的数据来学习模型的参数,使得模型预测的输出标记和真实标记尽可能的一致。()
举一反三
- 半监督学习主要考虑如何利用有标记的数据和未标记的数据来进行学习
- 监督学习的目标是学习从输入数据到输出数据的一个函数,无监督学习的训练数据没有输出标记 A: A: 对 B: B: 错
- 在神经网络的训练过程中,模型训练的目的是()。 A: 更新激活函数,使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 B: 更新损失函数,使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 C: 更新权重W和偏置b,使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。 D: 同时更新权重W、偏置b、损失函数和激活函数,使得模型输出的预测与测试的真实标签尽可能接近。
- 监督学习是在无标记的数据上进行学习,而半监督学习则是在少量有标记和大量无标记的数据上进行学习。
- 半监督学习是一种将有监督学习和无监督学习相结合的学习方法,它可以综合使用大量的没有标记数据和少量的有标记的数据来共同进行学习。 A: 正确 B: 错误