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！ 2022-05-29 （ ）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: 反向传播 C: 优化函数 D: 激活函数 （ ）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: 反向传播C: 优化函数D: 激活函数 答案： 查看 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 （）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 （ ）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: 梯度下降 C: 目标函数 D: 优化函数 ()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 中国大学MOOC: 激励函数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。
