计算机

在神经网络中，我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数，从而最小化损失函数的?

发布于 2021-07-29 15:24:53

【单选题】
A 正向传播算法
B 池化计算
C 卷积计算
D 反向传播算法

关注者

0

被浏览

214

victory 2021-07-29

IT界扛把子

参考答案：D

参考解析：
暂无

1 个回答

撰写答案

请登录后再发布答案，点击登录

关于作者

阿邦

相互了解是朋友，相互理解是知己。

提问

回答

800

被采纳

738

关注TA

发私信

相关问题

1

人工智能处在感知智能阶段的表现是什么?

2

以下关于KNN算法当中k值描述正确的是?

3

回归算法预测的标签是?

4

在卷积神经网络中，不同层具有不同的功能，可以起到降维作用的是以下哪一层?

5

我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化?

6

在神经网络中常有权重共享现象，以下哪些神经网络会发生权重共享?

7

在深度学习任务中，遇到数据不平衡问题时，我们可以用以下哪些方法进行解诀?

8

关于循环神经网络以下说法错误的是?

9

在对抗生成网络当中，带有标签的数据应该被放在哪里?

10

TensorFlow20中可用于张量合并的方法有?

发布
问题

手机
浏览

扫码手机浏览

在线
客服