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
举一反三
- 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 A: 1, 2, 3, 4, 5 B: 5, 4, 3, 2, 1 C: 3, 2, 1, 5, 4 D: 4, 3, 1, 5, 2
- 梯度下降算法的正确步骤是什么？1.计算预测值和真实值之间的误差2.迭代更新，直到找到最佳权重3.把输入传入网络，得到输出值4.初始化随机权重和偏差5.对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重)值以减小误差（) A: A.1,2,3,4,5 B: B.5,4,3,2,1 C: C.3,2,1,5,4 D: D.4,3,1,5,2
- 梯度下降算法的正确步骤是什么？（）(a)计算预测值和真实值之间的误差。(b)迭代跟新，直到找到最佳权重(c)把输入传入网络，得到输出值(d)初始化随机权重和偏差(e)对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
- 梯度下降算法的正确步骤是什么？1、计算预测值和真实值之间的误差 2、迭代跟新，直到找到最佳权重3、把输入传入网络，得到输出值4、初始化随机权重和偏差5、对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差。 A: 3, 2, 1, 5, 4 B: 4, 3, 1, 5, 2 C: 5, 4, 3, 2, 1 D: 1, 2, 3, 4, 5
- （）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