10 颗豆豆
45 秒
梯度下降算法的正确步骤是什么？
初始化随机权重和偏差
把输入传入网络，得到输出值
计算预测值和真实值之间的误差
迭代跟新，直到找到最佳权重
对每一个产生误差的神经元，改变相应的（权重）值以减小误差
2. 判断题
45 秒
神经网络模型只能有一个输入和一个输出
对
错
3. 判断题
45 秒
解决非线性问题的神经网络模型其激活函数必须是非线性的
对
错
4. 判断题
45 秒
BP神经网络模型是一种信号前向传播，误差反向传播的前馈神经网络
对
错
5. 判断题
45 秒
BP神经网络的初始参数和权重都是随机的
对
错
6. 判断题
45 秒
神经元越多，非线性映射越复杂
对
错
7. 单选题
45 秒
在一个神经网络里，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果以某种方法知道了神经元准确的权重和偏差，你就可以近似任何函数。实现这个最佳的办法是什么？
随机赋值，祈祷它们是正确的
搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最佳值
赋予一个初始值，通过检查跟最佳值的差值，然后迭代更新权重
以上都不正确
8. 多选题
45 秒
训练神经网络过程中，损失函数在一些时期不再减小其原因可能是
学习率太低
正则参数过大
陷入局部最优
9. 判断题
45 秒
如果增加多层感知机（Multilayer Perceptron）的隐层层数，测试集的分类错误会减小。
对
错
90 秒
如果出现过拟合可以怎么解决
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