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
A: ①②③④⑤
B: ①③②⑤④
C: ①③②④⑤
D: ①②③⑤④
举一反三
- （）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小? 反向传播|梯度下降|优化函数|损失函数
- 中国大学MOOC: 神经网络中梯度下降法的训练步骤通常如何？1. 根据样本预测值和真实值之间的误差，计算损失函数2. 迭代更新，直到模型整体误差小于阈值或者达到预定的迭代次数3. 把样本输入给模型，得到预测值4. 初始化模型的参数，如权重和偏差等5. 反向传播，按照梯度下降的方向改变神经元相应的权重值
- （）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。 A: 损失函数 B: 优化函数 C: 反向传播 D: 梯度下降
- 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
- 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