本节例程中使用Sequential模型编程实现mnist手写数字识别的步骤是____。①加载mnist数据②导入相关库③数据预处理④构建神经网络模型⑤训练模型⑥配置模型的训练方法⑦评估模型
A: ②①③④⑤⑥⑦
B: ②①③④⑥⑤⑦
C: ①③②④⑤⑥⑦
D: ①②③④⑤⑥⑦
A: ②①③④⑤⑥⑦
B: ②①③④⑥⑤⑦
C: ①③②④⑤⑥⑦
D: ①②③④⑤⑥⑦
举一反三
- 本节例程中实现鸢尾花分类神经网络模型的步骤是______。①设置超参数和模型参数的初始值②导入相关的库③加载训练集和测试集数据④数据预处理（对属性值进行中心化处理，将标签值转换为独热编码）⑤训练模型 A: ②①③④⑤ B: ①③②⑤④ C: ①②③④⑤ D: ②③④①⑤
- 使用下面语句训练Mnist手写数字识别网络，其中说法正确的是____。model.fit(x_train, y_train, batchsize=128, epochs=10, validation_split=0.2) A: 共有60000条数据参与模型训练 B: 共有48000条数据参与模型测试 C: 共训练10轮 D: 每轮仅训练128条数据
- 利用keras构建卷积神经网络模型时主要涉及的步骤为,载入数据,对该数据预处理,构建Sequential模型,构建神经网络和全连接层,利用____函数进行编译,利用____函数训练模型,最后进行模型的评估和对新数据的预测。
- 如何使用模型探索数据，具体步骤是？ A: 填充预测模型、训练模型、创建数据可视化、评估模型 B: 评估模型、填充预测模型、训练模型、创建数据可视化 C: 填充预测模型、训练模型、评估模型、创建数据可视化 D: 评估模型、填充预测模型、创建数据可视化、训练模型
- 正确的深度学习实现步骤是：____。 A: 数据准备、数据处理、模型的结构设计与配置、模型的训练、模型的结果和展示 B: 数据准备、模型的结构设计与配置、数据处理、模型的训练、模型的结果和展示 C: 数据准备、模型的结构设计与配置、模型的训练、数据处理、模型的结果和展示 D: 模型的结构设计与配置、模型的训练、模型的结果和展示、数据准备、数据处理