このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。 ニューラル ネットワーク: 理解度テスト パスウェイに戻る 次の文の空欄にあてはまるものを入力してください。ニューラル ネットワーク モデルは、トレーニング中に ___ を自動的に学習できます。 活性化関数 ハイパーパラメータ 非線形特徴量相互作用 損失関数 式 ReLU(–3) を評価します。 -3 0 3 9 次の文の空欄を埋めてください。線形モデルは一般的に勾配降下法を使用してトレーニングされます。また、ニューラル ネットワークは ___ アルゴリズムも使用します。 シグモイド 隠れ層 活性化関数 誤差逆伝播法 正誤問題: 学習率を下げると、ニューラル ネットワーク トレーニング中の勾配爆発を防ぐことができる。 True False あなたは、国際的な FCI 品種登録簿が提供する純粋な品種クラスのリストを使用して、犬の写真から犬種を予測する画像分類モデルをトレーニングしています。モデルは純犬と雑種犬の両方を正しく分類できるはずです。どのタイプの分類モデルを使用すればよいですか。 バイナリ分類 1 対すべて 1 対 1(ソフトマックスを使用したマルチクラス) 該当なし 解答を送信 error_outline テストの採点中にエラーが発生しました。もう一度お試しください。