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判断题

欠拟合是模型不能在训练集上获得足够低的误差,过拟合是指训练误差和测试误差差距小。

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判断题

负对数似然度损失函数和欧式距离损失函数都是用于计算像素区域的修复。

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BP算法仅适用于多层前馈神经网络。

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激活函数为有限值时,基于梯度的优化方法更加稳定。

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在数据很稀疏和神经网络参数量较少的场景下,偏向于使用L-BFGS而不是SGD。

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训练好的模型在测试集准确率100%,则在新的数据集上也会达到100%。

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多层网络全部初始化为0,会使梯度为0或各层相同,相当于浅层网络。

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神经网络进行图片语义分割时,先用CNN处理输入,再用反CNN得到输出。

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如果我们去掉ReLU层,这个神经网络仍能够处理非线性函数。

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单计算层感知器只能解决线性可分问题。

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