A.做資料擴增
B.做數(shù)據(jù)壓縮
C.檢驗最終模型的分類效果
D.提供模型學(xué)習(xí)
E.調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
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A.做資料擴增
B.做數(shù)據(jù)壓縮
C.調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
D.提供模型學(xué)習(xí)
E.檢驗最終模型的分類效果
A.BoltzmannNetwork
B.HopfiledNetwork
C.AlexNet
D.LeNet
E.GoogleNet
A.將所有小于0的輸出值調(diào)整為0，其余數(shù)值則維持不變
B.輸出類別的概率
C.提取特征
D.做非線性區(qū)隔
E.降低特征圖維度
A.將所有小于0的輸出值調(diào)整為0，其余數(shù)值則維持不變
B.將輸出值取絕對值
C.將輸出值取負號
D.將輸出值開根號
E.將輸出值開平方
A.Sigmoid（S形函數(shù)）
B.正弦函數(shù)
C.Tanh
D.二次方函數(shù)
E.ReLU
最新試題
在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么（）？
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