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7、人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化
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考题
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
考题
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
考题
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
考题
当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习,但是深度学习的局限是需要大量人工干预,比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等,费时费力。()
考题
判断题当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习,但是深度学习的局限是需要大量人工干预,比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等,费时费力。()A
对B
错
考题
单选题连续型Hopfield网络()。A
是前馈神经网络B
是单层反馈型非线性神经网络C
具有函数逼近问题D
是多层反馈型非线性神经网络
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