题目
A.7
B.9
C.8
D.6
第3题
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p,也就是说,一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时,无论输入或者相关的参数是什么,它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因,所以每一次训练,它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术(比如MaxNorm)一起使用,来防止神经网络的过拟合
第7题
B.畅联
C.优享
D.极速
第8题
B.智享
C.优享
D.畅联
第10题
A.QCI5>QCI1>QCI2
B.QCI1>QCI2>QCI5
C.QCI2>QCI1>QCI5
D.QCI2>QCI5>QCI
第11题
A.QCI5>QCI1>QCI2
B.QCI1>QCI2>QCI5
C.QCI2>QCI1>QCI5
D.QCI2>QCI5>QCI
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