每个样本输入经过神经网络计算得到的输出与这个样本实际输出值之间的差值就是________。
举一反三
- 神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。 A: 正确 B: 错误
- 损失函数是模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的差值。
- 损失函数是模型得到的输出与该样本对应的真实输出之间的差值。
- BP神经网络在外界输入样本的刺激下不断改变网络的连接权值,以使网络的输出不断地接近期望输出。
- 下列各项是对神经网络BP训练算法的描述，哪些选项描述正确（ ）。 A: 手工选取样本，并提取样本特征。 B: 将样本特征归一化后输入神经网络，根据用于训练的相关公式得到输出误差值。 C: 首先用比较大的随机数给网络权值赋初值。 D: 如果输出误差值满足要求，训练结束，输出网络权值。