Нейронні мережі: перевірте свої знання Return to pathway Заповніть пропуск у реченні нижче. Моделі нейронних мереж можуть автоматично засвоювати ____ під час навчання. Функції активації Гіперпараметри Нелінійні взаємодії функцій Функція втрат Який результат цієї функції: ReLU(–3) –3 0 3 9 Заповніть пропуск у реченні нижче. Лінійна модель зазвичай навчається за допомогою градієнтного спуску. Нейронні мережі також додатково використовують алгоритм ____. Сигмоїда Приховані шари Функції активації Зворотне поширення Правда чи неправда: зниження швидкості навчання може допомогти запобігти проблемі вибуху градієнтів під час навчання нейронної мережі. Правда Неправда Ви навчаєте модель класифікатора зображень, щоб прогнозувати породи собак за фотографією. Ви використовуєте список чистопородних класів із міжнародного реєстру порід FCI. Модель повинна успішно класифікувати як чистопородних собак, так і собак змішаних порід. Яку модель класифікації слід використати? Двійкова класифікація "Один проти всіх" (one-vs.-all) "Один проти одного" (one-vs.-one, багатокласова класифікація з функцією softmax) Нічого з переліченого Submit answers error_outline An error occurred when grading the quiz. Please try again.
