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Verifica delle conoscenze

Completato

Rispondere alle domande seguenti per verificare i concetti appresi.

1.

Si sta creando una rete neurale profonda per eseguire il training di un modello di classificazione che consenta di stimare a quale di tre possibili classi appartiene un'osservazione sulla base di 10 caratteristiche numeriche. Quale delle affermazioni seguenti è vera in riferimento all'architettura di rete?

Il livello di input deve contenere tre nodi

La rete deve contenere tre livelli nascosti

Il livello di output deve contenere tre nodi

2.

Si sta eseguendo il training di una rete neurale profonda. Il processo di training viene configurato per l'uso di 50 periodi. Quale effetto ha questa configurazione?

L'intero set di dati di training viene passato attraverso la rete 50 volte

I dati di training sono suddivisi in 50 subset e ogni subset viene passato attraverso la rete

Le prime 50 righe di dati vengono usate per eseguire il training del modello e le righe rimanenti servono per convalidarlo

3.

Si sta creando una rete neurale profonda. Si aumenta il parametro Learning Rate. Quale effetto ha questa impostazione?

Vengono inclusi più record in ogni batch passato attraverso la rete

Vengono apportate rettifiche di entità maggiore ai valori di peso durante la retropropagazione

Vengono aggiunti più livelli nascosti alla rete

4.

Si sta creando una rete neurale convoluzionale. Si vogliono ridurre le dimensioni delle mappe delle caratteristiche generate da un livello convoluzionale. Cosa devi fare

Ridurre le dimensioni del kernel del filtro usato nel livello convoluzionale

Aumentare il numero di filtri nel livello convoluzionale

Aggiungere un livello di pooling dopo il livello convoluzionale

Devi rispondere a tutte le domande prima di controllare il lavoro svolto.

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