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次の質問に答えて、学習した内容を確認してください。
ディープ ニューラル ネットワークを作成して、10 個の数値特徴に基づいて観測が属する 3 つのクラスのうちどれに属するかを予測する分類モデルをトレーニングします。 次のステートメントのうち、ネットワーク アーキテクチャに当てはまるのはどれですか?
入力レイヤーには 3 つのノードが含まれている必要があります
ネットワークには 3 つの非表示レイヤーが含まれている必要があります
出力レイヤーには 3 つのノードが含まれている必要があります
ディープ ニューラル ネットワークをトレーニングしています。 50 エポックを使用するようにトレーニング プロセスを構成します。 この構成にはどのような効果がありますか?
トレーニング データセット全体がネットワーク経由で 50 回渡される
トレーニング データは 50 個のサブセットに分割され、各サブセットはネットワーク経由で渡されます
モデルのトレーニングには最初の 50 行のデータが使用され、残りの行は検証に使用されます
ディープ ニューラル ネットワークを作成しています。 学習率パラメーターを増やします。 この設定の効果は何ですか?
ネットワーク経由で渡される各バッチには、さらに多くのレコードが含まれます
バックプロパティ中に重み値に対してより大きな調整が行われます
その他の非表示レイヤーがネットワークに追加される
畳み込みニューラル ネットワークを作成しています。 畳み込みレイヤーによって生成されるフィーチャ マップのサイズを小さくする必要があります。 あなたは何をすべきですか?
畳み込み層で使用されるフィルター カーネルのサイズを小さくする
畳み込み層内のフィルターの数を増やす
畳み込みレイヤーの後にプーリング レイヤーを追加する
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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