Kunskapstest

1.

Du skapar ett djupt neuralt nätverk för att träna en klassificeringsmodell som förutsäger vilken av tre klasser en observation tillhör baserat på 10 numeriska funktioner. Vilket av följande påståenden gäller för nätverksarkitekturen?

Indataskiktet ska innehålla tre noder

Nätverket bör innehålla tre dolda lager

Utdataskiktet ska innehålla tre noder

2.

Du tränar ett djupt neuralt nätverk. Du konfigurerar träningsprocessen så att den använder 50 epoker. Vilken effekt har den här konfigurationen?

Hela träningsdatauppsättningen skickas via nätverket 50 gånger

Träningsdata delas upp i 50 delmängder och varje delmängd skickas via nätverket

De första 50 dataraderna används för att träna modellen och de återstående raderna används för att verifiera den

3.

Du skapar ett djupt neuralt nätverk. Du ökar parametern Inlärningsfrekvens. Vilken effekt har den här inställningen?

Fler poster ingår i varje batch som skickas via nätverket

Större justeringar görs i viktvärden under backpropagation-processen

Fler dolda lager läggs till i nätverket

4.

Du skapar ett konvolutionellt neuralt nätverk. Du vill minska storleken på de funktionskartor som genereras av ett convolutional-lager. Vad ska du göra?

Minska storleken på filterkärnan som används i det konvolutionala lagret

Öka antalet filter i det konvolutionala lagret

Lägga till ett poollager efter det konvolutionala lagret

Feedback