Tento prohlížeč se už nepodporuje.
Upgradujte na Microsoft Edge, abyste mohli využívat nejnovější funkce, aktualizace zabezpečení a technickou podporu.
Odpovězte na následující otázky a zkontrolujte své učení.
Vytváříte hlubokou neurální síť pro trénování klasifikačního modelu, který předpovídá, do které ze tří tříd patří pozorování na základě 10 číselných funkcí. Které z následujících tvrzení platí pro architekturu sítě?
Vstupní vrstva by měla obsahovat tři uzly.
Síť by měla obsahovat tři skryté vrstvy.
Výstupní vrstva by měla obsahovat tři uzly.
Trénujete hlubokou neurální síť. Proces trénování nakonfigurujete tak, aby používal 50 epoch. Jaký vliv má tato konfigurace?
Celá trénovací datová sada se předává přes síť 50krát
Trénovací data se dělí na 50 podmnožin a každá podmnožina se předává skrze síť.
Prvních 50 řádků dat slouží k trénování modelu a zbývající řádky slouží k jeho ověření.
Vytváříte hlubokou neurální síť. Zvýšíte parametr Rychlost učení. Jaký vliv má toto nastavení?
Do každé dávky předávané přes síť se zahrne více záznamů.
Větší úpravy hodnot váhy se provádějí během zpětného šíření.
Do sítě se přidají další skryté vrstvy.
Vytváříte konvoluční neurální síť. Chcete zmenšit velikost map funkcí generovaných konvoluční vrstvou. Co byste měli dělat?
Zmenšení velikosti jádra filtru použitého v konvoluční vrstvě
Zvýšení počtu filtrů v konvoluční vrstvě
Přidání vrstvy sdružování za konvoluční vrstvu
Před kontrolou vaší práce musíte odpovědět na všechny dotazy.
Byla tato stránka užitečná?
Potřebujete pomoct s tímto tématem?
Chcete vyzkoušet použití funkce Zeptat se a Učit se k objasnění nebo nechcete provést tímto tématem?