【多选题】以下哪些是深度学习神经网络的“超参数”
A: 隐藏层的大小
B: 神经网络的层数
C: 学习率
D: 权重
A: 隐藏层的大小
B: 神经网络的层数
C: 学习率
D: 权重
举一反三
- 下列哪些是神经网络中的“超参数”？ A: 学习率 B: 隐藏层神经元个数 C: 迭代次数 D: 神经网络层数
- 对于神经网络，以下哪些是超参数？ A: 神经网络的层数（number of layers） B: 神经网络的学习率（learning rate） C: 神经网络的权重（weights） D: 神经网络的偏置（bias）
- 对于人工神经网络，以下（ ）是超参数？ A: 人工神经网络的层数 B: 人工神经网络的学习率 C: 人工神经网络的权重 D: 人工神经网络的偏置
- 深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是:-----------（） A: 隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变,,, B: 隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强 C: 隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强 D: 隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
- 关于深度学习或深度神经网络的说法正确的有() A: 深度学习采用多层前向神经网络 B: 神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”，一般应具有多个隐藏层 C: 深度神经网络相邻层节点之间有连接，但不一定是全连接 D: 深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接