Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Ответьте на следующие вопросы, чтобы проверить свои знания.
Вы создаете глубокую нейронную сеть для обучения модели классификации, которая на основе 10 числовых функций прогнозирует, в какой из трех классов входит наблюдение. Какое из следующих утверждений является верным для сетевой архитектуры?
Входной слой должен содержать три узла.
Сеть должна содержать три скрытых слоя.
Вы обучаете глубокую нейронную сеть. Вы настроили процесс обучения для использования 50 эпох. Каков эффект применения этой конфигурации?
Весь обучающий набор данных передается по сети 50 раз.
Обучающие данные разделены на 50 подмножеств, и каждое подмножество передается по сети.
Первые 50 строк данных используются для обучения модели, а оставшиеся строки используются для ее проверки.
Вы создаете глубокую нейронную сеть. Вы увеличили значение параметра скорости обучения. Каков эффект применения этого параметра?
В каждый пакет, передаваемый по сети, включаются дополнительные записи.
Происходит значительная корректировка значений веса при обратном распространении.
В сеть добавляются дополнительные скрытые слои.
Вы создаете сверточную нейронную сеть. Вы хотите уменьшить размер карт признаков, создаваемых в сверточном слое. Что вы должны сделать?
Уменьшить размер ядра фильтра, используемого в сверточном слое.
Увеличить число фильтров в сверточном слое.
Добавить слой объединения после сверточного слоя.
Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.
Продолжить
Были ли сведения на этой странице полезными?