Синергия/МОИ/МТИ/МОСАП ответы 100 баллов
Основы нейронных сетей
Вопросов в тесте: 22
Вопросы теста
2. Задача классификации – это задача
3. Обучение нейронной сети – это применение алгоритма оптимизации для решения задачи
4. Отметьте верные высказывания о функциях активации:
5. Идея Momentum состоит в:
6. Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это
7. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:
8. Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как
9. Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:
10. При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:
11. Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее
12. Начальная инициализация весов нейросети:
13. Лучший способ борьбы с переобучением:
14. Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:
15. Обучение с учителем характеризуется
16. Градиентные методы оптимизации
17. Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:
18. Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?
19. Функции активации в нейронных сетях:
20. Переобучение – это эффект, возникающий при
21. Алгоритм Backpropagation:
22. Функции активации в нейронных сетях:
Нужна помощь именно с твоим тестом?
Написать намПохожие тесты
Ещё материалы, которые могут пригодиться по этой теме.
Основы анализа бухгалтерской отчетности
Синергия/МОИ/МТИ/МОСАП ответы 100 баллов
подробнееБезопасность сетей и каналов передачи данных
Синергия/МОИ/МТИ/МОСАП ответы 100 баллов
подробнееОсновы теории второго иностранного (испанского) языка
Синергия/МОИ/МТИ/МОСАП ответы 100 баллов
подробнее