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增加神经元的个数,无法提高神经网络的训练精度。()此题为判断题(对，错)。

题目
增加神经元的个数,无法提高神经网络的训练精度。()

此题为判断题(对，错)。

相似考题

1.神经网络中误差精度的提高可以通过增加隐含层中的神经元数目来实现。()此题为判断题(对，错)。

2.4、4、神经网络的层数和每层中神经元的个数是比较灵活的，因此当训练结果不理想时，可以通过调整层数或神经元个数来得到满意的结果。 （）

3.神经网络输入层节点个数与训练样本的个数有关。

4.8、神经网络的层数和每层中神经元的个数是比较灵活的，因此当训练结果不理想时，可以通过调整层数或神经元个数来得到满意的结果。

参考答案和解析
参考答案：错误
更多“增加神经元的个数,无法提高神经网络的训练精度。() ”相关问题

  • 第1题：

    构建一个用于训练1000个80维数据的神经网络，输入层的神经元个数为：

    A．80

    B．1000

    C．大于1000

    D．小于8


    80

  • 第2题：

    4、下面有关神经网络的说法，错误的是？

    A．神经网络神经元的输出都是传给其他神经元，不能再反馈回来

    B．神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整，使得代价函数极小化

    C．均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数（损失函数）

    D．神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数


    神经网络神经元的输出都是传给其他神经元，不能再反馈回来

  • 第3题：

    18、下面有关神经网络的说法，正确的是？

    A．神经网络神经元的输出都是传给其他神经元，不能再反馈回来

    B．神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整，使得代价函数极小化

    C．均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数（损失函数）

    D．神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数


    神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整，使得代价函数极小化;均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数（损失函数）;神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数

  • 第4题：

    减少神经网络过拟合可以通过增加网络的神经元个数或层数解决。


    错误

  • 第5题：

    建立人工神经网络模型的3个关键要素是：人工神经元的数学模型，人工神经网络的拓扑结构，人工神经网络的学习训练算法。


    ABCD

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