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Beantworten Sie die folgenden Fragen, um das Gelernte zu überprüfen.
Sie erstellen ein Deep Neural Network zum Trainieren eines Klassifizierungsmodells, das basierend auf 10 numerischen Merkmalen vorhersagt, zu welcher von drei Klassen eine Beobachtung gehört. Welche der folgenden Aussagen trifft auf die Architektur des Netzes zu?
Die Eingabeschicht sollte drei Knoten enthalten.
Das Netz sollte drei verborgene Schichten enthalten.
Die Ausgabeschicht sollte drei Knoten enthalten.
Sie trainieren ein Deep Neural Network. Sie konfigurieren den Trainingsprozess so, dass er über 50 Epochen verfügt. Welche Auswirkungen hat diese Konfiguration?
Das gesamte Trainingsdataset durchläuft das Netz 50-mal.
Die Trainingsdaten werden in 50 Teildatasets aufgeteilt, von denen jedes das Netz durchläuft.
Die ersten 50 Datenzeilen werden zum Trainieren des Modells verwendet und die restlichen Zeilen für die Überprüfung.
Sie erstellen ein Deep Neural Network. Sie erhöhen den Wert für den Lernratenparameter. Welche Auswirkungen hat diese Einstellung?
Alle Batches, die das Netz durchlaufen, enthalten mehr Datensätze.
Bei der Backpropagation werden größere Anpassungen an den Gewichtswerten vorgenommen.
Dem Netz werden mehr verborgene Schichten hinzugefügt.
Sie erstellen ein Convolutional Neural Network. Sie möchten die Größe der von einer Faltungsschicht generierten Merkmalszuordnungen verringern. Wie sollten Sie vorgehen?
Den in der Faltungsschicht verwendeten Filterkern verkleinern
Die Anzahl der Filter in der Faltungsschicht erhöhen
Eine Poolingschicht nach der Faltungsschicht hinzufügen
Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.
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