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对于神经网络的说法,下面正确的是:( )A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

题目
对于神经网络的说法,下面正确的是:( )

A增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率

B减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率

C增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

相似考题

1.对于一个分类任务,如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的,二是都设成0,下面哪个叙述是正确的?( )A.其他选项都不对B.没啥问题，神经网络会正常开始训练C.神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西D.神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变

2.对于人工神经网络，以下（）是超参数？A．人工神经网络的层数B．人工神经网络的学习率C．人工神经网络的权重D．人工神经网络的偏置

3.1、下面关于多层神经网络的说法中，错误的是A．多层神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成。B．多层神经网络的各层神经元之间通过可修正的权值互联。C．多层神经网络的同一层的神经元之间通过可修正的权值互联。D．多层神经网络可以实现非线性判别。

4.6、孪生神经网络中双分支映射得到的特征向量维度越大，孪生神经网络的效果越好，这种说法是否正确？

更多“对于神经网络的说法,下面正确的是:( ) ”相关问题

  • 第1题：

    下面关于BP神经网络的训练的说法中，正确的说法是哪个？

    A．BP神经网络的训练过程中，先进行后向传播再进行前向传播

    B．通过损失函数对后向传播结果进行判定

    C．通过前向传播过程对权重参数进行修正

    D．训练过程中权值参数的运算量很大，一般采用梯度下降法


    A

  • 第2题：

    下面关于Hopfield神经网络说法错误是（）。

    A．Hopfield神经网络是前馈型神经网络

    B．Hopfield神经网络的每个神经元都和其他神经元相连

    C．连续型Hopfield神经网络的神经元的状态可以取0至1之间的任一实数值

    D．Hopfield神经网络引入了“计算能量函数”的概念


    A

  • 第3题：

    下面有关神经网络的说法，正确的是？

    A．神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数。

    B．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）。

    C．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。

    D．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。


    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：

    下面关于BP神经网络的说法中，错误的说法是哪个？

    A．BP神经网络是前馈神经网络

    B．BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的

    C．BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层

    D．BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射


    BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射

  • 第5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

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