判断题人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。A 对B 错

题目

判断题

人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。

A

对

B

错

参考答案和解析

正确答案：错

解析：暂无解析

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相似问题和答案

第1题：

请叙述布尔函数最小化的作用。

正确答案：布尔函数最小化的作用有：降低成本、提高电路可靠性、在一块芯片上设计更合适的电路、减少电路计算时间。

第2题：

机器学习可以分为两个阶段,制作人工神经网络的“学习阶段”和利用已完成的人工神经网络输出正解的“()”。

A、判断阶段

B、预测阶段

C、验证阶段

D、训练阶段

答案：B

第3题：

sigmoid函数属于阶跃函数,是神经网络中常见的激活函数。()

此题为判断题(对，错)。

正确答案:错误

第4题：

配戴助听器或人工耳蜗训练的目的是什么？

正确答案: 帮助孩子尽快适应助听设备，并感受声音的存在。

第5题：

在训练神经网络时,损失函数(loss)在最初的几个epochs时没有下降,可能的原因是?( )

A.学习率(learningrate)太低

B.正则参数太高

C.陷入局部最小值

D.以上都有可能

答案：D

第6题：

人工神经网络具有下列特性()。

A.通过训练进行学习

B.计算速度快

C.程序简单

D.需要存储空间小

参考答案：A

第7题：

对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?( )

A.其他选项都不对

B.没啥问题，神经网络会正常开始训练

C.神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西

D.神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变

答案：C

第8题：

关于logit回归和SVM不正确的是()

A.Logit回归本质上是一种根据样本对权值进行极大似然估计的方法，而后验概率正比于先验概率和似然函数的乘积。logit仅仅是最大化似然函数，并没有最大化后验概率，更谈不上最小化后验概率

B.Logit回归的输出就是样本属于正类别的几率，可以计算出概率

C.SVM的目标是找到使得训练数据尽可能分开且分类间隔最大的超平面，应该属于结构风险最小化

D.SVM可以通过正则化系数控制模型的复杂度，避免过拟合

正确答案：A

第9题：

神经网络训练过程中的哪些现象表明可能出现了梯度爆炸?( )

A.模型梯度快速变大

B.模型权重变为NaN值

C.每个节点和层的误差梯度值持续超多1.0

D.损失函数持续减小

答案：ABC

第10题：

人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。

正确答案:正确

人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。

题目

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