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
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
举一反三
- 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
- 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？（）(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? A: 计算预测值和真实值之间的误差 B: 重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 C: 把输入传入网络，得到输出值 D: 用随机值初始化权重和偏差 E: 对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
- 梯度下降算法的正确步骤是什么？（ ）（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。 A: a, b, c, d, e B: c, b, a, e, d C: e, d, c,b , a D: d, c, a, e, b