यह ब्राउज़र अब समर्थित नहीं है.
नवीनतम सुविधाओं, सुरक्षा अपडेट और तकनीकी सहायता का लाभ लेने के लिए Microsoft Edge में अपग्रेड करें.
अपने सीखने की जांच करने के लिए निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर दें।
आप एक वर्गीकरण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क बना रहे हैं जो भविष्यवाणी करता है कि 10 संख्यात्मक विशेषताओं के आधार पर अवलोकन तीन वर्गों में से किससे संबंधित है। नेटवर्क आर्किटेक्चर के बारे में निम्नलिखित में से कौन सा कथन सत्य है?
इनपुट परत में तीन नोड होने चाहिए
नेटवर्क में तीन छिपी हुई परतें होनी चाहिए
आउटपुट परत में तीन नोड होने चाहिए
आप एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क का प्रशिक्षण ले रहे हैं। आप 50 युगों का उपयोग करने के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया कॉन्फ़िगर करें। इस कॉन्फ़िगरेशन का क्या प्रभाव है?
संपूर्ण प्रशिक्षण डेटासेट को नेटवर्क के माध्यम से 50 बार पारित किया जाता है
प्रशिक्षण डेटा को 50 सबसेट में विभाजित किया गया है, और प्रत्येक सबसेट को नेटवर्क के माध्यम से पारित किया जाता है
मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डेटा की पहली 50 पंक्तियों का उपयोग किया जाता है, और शेष पंक्तियों का उपयोग इसे मान्य करने के लिए किया जाता है
आप एक गहरा तंत्रिका नेटवर्क बना रहे हैं। आप सीखने की दर पैरामीटर बढ़ाएँ। इस सेटिंग का क्या प्रभाव पड़ता है?
नेटवर्क के माध्यम से पारित प्रत्येक बैच में अधिक रिकॉर्ड शामिल हैं
बैकप्रोपैगेशन के दौरान वजन मूल्यों के लिए बड़े समायोजन किए जाते हैं
नेटवर्क में अधिक छिपी हुई परतें जोड़ी जाती हैं
आप एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क बना रहे हैं। आप उन फीचर मैप्स के आकार को कम करना चाहते हैं जो एक दृढ़ परत द्वारा उत्पन्न होते हैं। आपको क्या करना चाहिए?
कन्वेन्शनल लेयर में प्रयुक्त फिल्टर कर्नेल के आकार को कम करें
दृढ़ परत में फिल्टर की संख्या बढ़ाएं
दृढ़ परत के बाद एक पूलिंग परत जोड़ें
अपने कार्य की जाँच करने से पहले आपको सारे प्रश्नों के उत्तर देना होंगे.
क्या यह पेज मददगार था?
इस विषय में मदद चाहिए?
क्या आप इस विषय को आपको स्पष्ट करने या आपका मार्गदर्शन के लिए Ask Learn का उपयोग करना चाहते हैं?