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Beantworten Sie die folgenden Fragen, um das Gelernte zu überprüfen.
Sie erstellen ein tiefes neurales Netzwerk, um ein Klassifizierungsmodell zu trainieren, das prognostiziert, zu welcher von drei Klassen eine Beobachtung gehört, basierend auf 10 numerischen Merkmalen. Welche der folgenden Aussagen gilt für die Netzwerkarchitektur?
Die Eingabeebene sollte drei Knoten enthalten.
Das Netzwerk sollte drei ausgeblendete Ebenen enthalten.
Die Ausgabeebene sollte drei Knoten enthalten.
Sie trainieren ein tiefes neurales Netzwerk. Sie konfigurieren den Schulungsprozess für die Verwendung von 50 Epochen. Welche Auswirkungen hat diese Konfiguration?
Das gesamte Schulungsdatenset wird 50 Mal über das Netzwerk übergeben.
Die Schulungsdaten werden in 50 Teilmengen aufgeteilt, und jede Teilmenge wird über das Netzwerk übergeben.
Die ersten 50 Datenzeilen werden verwendet, um das Modell zu trainieren, und die verbleibenden Zeilen werden verwendet, um es zu überprüfen.
Sie erstellen ein tiefes neurales Netzwerk. Sie erhöhen den Lernrate-Parameter. Welche Auswirkung hat diese Einstellung?
Weitere Datensätze sind in jedem Batch enthalten, der über das Netzwerk übergeben wird.
Bei der Backpropagation werden größere Anpassungen an Gewichtungswerten vorgenommen.
Dem Netzwerk werden weitere ausgeblendete Ebenen hinzugefügt.
Sie erstellen ein konvolutionales neurales Netzwerk. Sie möchten die Größe der Featurezuordnungen verringern, die von einer verwollten Ebene generiert werden. Was sollten Sie tun?
Verringern der Größe des filterkerns, der in der konvolutionalen Ebene verwendet wird
Erhöhen der Anzahl von Filtern auf der konvolutionalen Ebene
Hinzufügen einer Poolebene nach der konvolutionalen Ebene
Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.
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