反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？
A: 预测结果与样本标签之间的误差
B: 各个输入样本的平方差之和
C: 各个网络权重的平方差之和
D: 都不对
A: 预测结果与样本标签之间的误差
B: 各个输入样本的平方差之和
C: 各个网络权重的平方差之和
D: 都不对
举一反三
- 样本方差是各个观测值与其均值离差平方的均值
- 在反向传播的过程中，首先计算（）的梯度，之后将其反向传播。 A: 连接权重 B: 损失函数 C: 激活函数 D: 特征映射
- 方差是总体各单位标志值对其算术平均数的的算数平均数 A: 离差平方差 B: 离差平方 C: 绝对离差平方差
- 关于误差反向传播算法，下列说法正确的是______。 A: 误差反向传播算法仅仅适用于多层神经网络模型 B: 误差反向传播算法是多层神经网络的学习算法 C: 使用误差反向传播算法可计算损失函数对网络中所有模型参数的梯度 D: 使用误差反向传播算法可以更新权值，最小化损失函数
- （）是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小? 反向传播|梯度下降|优化函数|损失函数