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
A: a, b, c, d, e
B: c, b, a, e, d
C: e, d, c,b , a
D: d, c, a, e, b
D
举一反三
- 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
- 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: 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？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
- 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...的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
内容
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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
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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
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多层感知机更新网络权重参数的正确顺序是什么()1.按照负梯度方向迭代更新权重,直至达到终止条件。2.把训练样本输入网络进行前向计算,得到每层神经元输出值和网络最终的输出值。3. 随机初始化权重。4.基于反向传播算法,逐层求解各层权重相对于目标函数的梯度。 A: 1234 B: 4321 C: 2143 D: 3241
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实验误差（简称误差）是其客观真值与何值之差（） A: A测量值 B: B理论值 C: C预测值 D: D计算值 E: E假设值
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在神经网络的训练过程中，是如何确定权重W和偏置b的？ A: 随机赋值，祈祷它们是正确的 B: 搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值 C: 赋予一个初始值，计算y=x*w+b，减少y值与实际值的差值，然后迭代更新权重 D: 以上都不正确