問題詳情

4. 下列有關神經網路的敘述何者正確？
(1) 神經網路函數學習機輸出的答案和正確答案的差距，可以使用損失函數(loss function)來計算。
(2) 為了要找出損失函數最小值的參數，須往梯度的相同方向走，這種方式稱為梯度下降法(Gradient Descent)。
(3) 神經網路調整參數的順序是由後面一層一層往前調，故稱為順向傳播法(Forward Propagation)。
(4) 學習率(Learning rate)的設定對找出神經網路參數的結果並沒有影響。
(A) 1
(B) 12
(C) 123
(D) 1234

參考答案

答案：A
難度：困難0.273
書單：沒有書單，新增

用户評論

【用戶】不叫賭俠的陳小刀

【年級】高三下

【評論內容】(1)正確(2)梯度下降是沿著梯度的反方向更新參數，以使損失函數最小化，因為梯度是函數在給定點處的最大上升方向。因此，正確的描述應該是“沿著梯度的相反方向走”。(3)神經網路中的層是按照從輸入到輸出的順序排列的，而在前向傳播過程中，計算是從輸入層開始一層層向後進行的，直到輸出層。因此，正確的描述應該是“由前面一層一層往後傳遞計算”。(4)學習率是神經網路訓練中的一個重要超參數，它控制了每次參數更新的步長大小。學習率的設置會直接影響模型的收斂速度和收斂質量，過大或過小的學習率都可能導致模型無法收斂或者收斂到局部最優解。因此，合理設置學習率非常重要，它可以幫助我們更快地訓練出一個性能更好的神經網路。

【用戶】不叫賭俠的陳小刀

【年級】高三下

【評論內容】(1)正確(2)梯度下降是沿著梯度的反方向更新參數，以使損失函數最小化，因為梯度是函數在給定點處的最大上升方向。因此，正確的描述應該是“沿著梯度的相反方向走”。(3)神經網路中的層是按照從輸入到輸出的順序排列的，而在前向傳播過程中，計算是從輸入層開始一層層向後進行的，直到輸出層。因此，正確的描述應該是“由前面一層一層往後傳遞計算”。(4)學習率是神經網路訓練中的一個重要超參數，它控制了每次參數更新的步長大小。學習率的設置會直接影響模型的收斂速度和收斂質量，過大或過小的學習率都可能導致模型無法收斂或者收斂到局部最優解。因此，合理設置學習率非常重要，它可以幫助我們更快地訓練出一個性能更好的神經網路。