Diese Seite wurde von der Cloud Translation API übersetzt. Neuronale Netzwerke: Testen Sie Ihr Wissen Zurück zum Lernpfad Ergänzen Sie den folgenden Satz: Neuronale Netzwerkmodelle können während des Trainings automatisch ___ lernen. Aktivierungsfunktionen Hyperparameter Nicht lineare Featureinteraktionen Die Verlustfunktion Diesen Ausdruck auswerten: ReLU(–3) -3 0 3 9 Ergänzen Sie den folgenden Satz: Ein lineares Modell wird in der Regel mit dem Gradientenverfahren trainiert. Auch neuronale Netzwerke verwenden zusätzlich den ___-Algorithmus. Sigmoid Ausgeblendete Ebenen Aktivierungsfunktionen Backpropagation (Rückpropagierung) Richtig oder falsch: Durch das Senken der Lernrate können explodierende Gradienten während des Trainings eines neuronalen Netzwerks verhindert werden. Wahr Falsch Sie trainieren ein Bildklassifikatormodell, um anhand einer Liste der vom internationalen FCI-Rassenregister bereitgestellten Rasseklassen eine Hunderassen anhand eines Fotos des Hundes vorherzusagen. Das Modell sollte erfolgreich sowohl Rassehunde als auch gemischte Hunderasse klassifizieren. Welche Art von Klassifizierungsmodell sollten Sie verwenden? Binäre Klassifizierung Eins gegen alle 1 vs. eins (mehrere Klassen mit Softmax) Keine der genannten Antworten senden error_outline Beim Bewerten des Quiz ist ein Fehler aufgetreten. Bitte versuchen Sie es noch einmal.
