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Répondez aux questions suivantes pour vérifier ce que vous avez appris.
Vous créez un réseau neuronal profond pour entraîner un modèle de classification qui prédit les trois classes auxquelles une observation appartient en fonction de 10 caractéristiques numériques. Parmi les affirmations suivantes, laquelle est vraie de l’architecture réseau ?
La couche d’entrée doit contenir trois nœuds
Le réseau doit contenir trois couches masquées
La couche de sortie doit contenir trois nœuds
Vous entraînez un réseau neuronal profond. Vous configurez le processus d’entraînement pour utiliser 50 époques. Quel est l’effet de cette configuration ?
L’ensemble du jeu de données d’entraînement est transmis via le réseau 50 fois
Les données d’apprentissage sont divisées en 50 sous-ensembles, et chaque sous-ensemble est transmis via le réseau
Les 50 premières lignes de données sont utilisées pour entraîner le modèle et les lignes restantes sont utilisées pour la valider.
Vous créez un réseau neuronal profond. Vous augmentez le paramètre Learning Rate. Quel est l’effet de ce paramètre ?
D’autres enregistrements sont inclus dans chaque lot transmis via le réseau
Des ajustements plus importants sont apportés aux valeurs de poids pendant la rétropropagation
D’autres couches masquées sont ajoutées au réseau
Vous créez un réseau neuronal convolutionnel. Vous souhaitez réduire la taille des mappages de fonctionnalités générés par une couche convolutionnelle. Que devez-vous faire ?
Réduire la taille du noyau de filtre utilisé dans la couche convolutionnelle
Augmenter le nombre de filtres dans la couche convolutionnelle
Ajouter une couche de regroupement après la couche convolutionnelle
Vous devez répondre à toutes les questions avant de vérifier votre travail.
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