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1.构建一个DNN神经元网络模型，含有32*32*10个神经元。 2.用MNIST数据训练该模型，将结果用Matplotlib绘制成折线图。观察第几个epochs开始过度拟合。 3.调整epochs数值，避免过度拟合（最初级的办法），重新训练模型。然后保存到硬盘上。
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正确
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考题
从时间数列的观察值出发确定趋势线的类型，若观察值的（ ）。A．一次差大致相同可拟合二次曲线模型B．逐期增长量大致相同可拟合线性趋势模型C．二次差大致相同可拟合Gomperts曲线模型D．环比增长速度大致上相同可拟合指数曲线模型E．环比增长速度大致上相同可拟合二次曲线模型
考题
以下几种模型方法属于判别式模型(Discriminative Model)的有()1.混合高斯模型2.条件随机场模型3.区分度训练4.隐马尔科夫模型A.2,3B.3,4C.1,4D.1,2
考题
对于下面三个模型的训练情况，下面说法正确的是()1.第一张图的训练错误与其余两张图相比，是最大的2.最后一张图的训练效果最好，因为训练错误最小3.第二张图比第一和第三张图鲁棒性更强，是三个里面表现最好的模型4.第三张图相对前两张图过拟合了5.三个图表现一样，因为我们还没有测试数据集A.1和3B.1和3C.1,3和4D.5
考题
给出下列结论： （1）在回归分析中，可用指数系数R方的值判断模型的拟合效果，R方越大，模型的拟合效果越好； （2）在回归分析中，可用残差平方和判断模型的拟合效果，残差平方和越大，模型的拟合效果越好； （3）在回归分析中，可用相关系数r的值判断模型的拟合效果，r越小，模型的拟合效果越好； （4）在回归分析中，可用残差图判断模型的拟合效果，残差点比较均匀地落在水平的带状区域中，说明这样的模型比较合适．带状区域的宽度越宽，说明模型的拟合精度越高。 以上结论中，正确的有（）个A、1B、2C、3D、4
考题
单选题一个随机抽取的样本包括100个数据，用指数分布拟合时，以极大似然估计去求分布的参数，此时极大化的似然函数值为-159.4。继续用伽玛分布拟合这组数据，如果根据似然比检验，伽玛分布的拟合效果在5%显著性水平下优于指数分布的话，则用极大似然估计求伽玛分布模型的参数时，最大化的似然函数值至少为（ ）。A
-156.45B
-137..46C
-154.37D
-147.96E
-157.48
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