Test wiedzy

Ukończone

Odpowiedz na następujące pytania, aby sprawdzić swoją wiedzę.

1.

Tworzysz głęboką sieć neuronową w celu wytrenowania modelu klasyfikacji, który przewiduje, do której z trzech klas należy obserwacja na podstawie 10 cech liczbowych. Które z poniższych stwierdzeń jest prawdziwe w architekturze sieci?

Warstwa wejściowa powinna zawierać trzy węzły

Sieć powinna zawierać trzy ukryte warstwy

Warstwa wyjściowa powinna zawierać trzy węzły

2.

Trenujesz głęboką sieć neuronową. Konfigurujesz proces treningowy, aby używał 50 epok. Jaki wpływ ma ta konfiguracja?

Cały zestaw danych trenowania jest przekazywany przez sieć 50 razy

Dane szkoleniowe są podzielone na 50 podzestawów, a każdy podzbiór jest przekazywany przez sieć

Pierwsze 50 wierszy danych służy do trenowania modelu, a pozostałe wiersze są używane do jego walidacji

3.

Tworzysz głęboką sieć neuronową. Zwiększasz parametr Learning Rate. Jaki efekt ma to ustawienie?

Więcej rekordów jest uwzględnianych w każdej partii przekazywanej przez sieć

Większe korekty są wprowadzane do wartości wag podczas propagacji wstecznej

Więcej ukrytych warstw jest dodawanych do sieci

4.

Tworzysz splotową sieć neuronową. Chcesz zmniejszyć rozmiar map funkcji generowanych przez warstwę splotową. Co należy zrobić?

Zmniejsz rozmiar jądra filtru używanego w warstwie splotowej

Zwiększanie liczby filtrów w warstwie splotowej

Dodaj warstwę konsolidacji po warstwie splotowej

Przed sprawdzeniem pracy musisz odpowiedzieć na wszystkie pytania.