Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página. Redes neuronales: Pon a prueba tus conocimientos Volver a la ruta de aprendizaje Completa el espacio en blanco con la siguiente oración: Los modelos de redes neuronales pueden aprender automáticamente ___ durante el entrenamiento. Funciones de activación Hiperparámetros Interacciones de atributos no lineales La función de pérdida Evalúa esta expresión: ReLU(–3) –3 0 3 9 Completa el espacio en blanco con la siguiente oración: Los modelos lineales suelen entrenarse con descenso de gradientes. Además, las redes neuronales también usan el algoritmo ___. Sigmoide Capas ocultas Funciones de activación Propagación inversa Verdadero o falso: Reducir la tasa de aprendizaje puede ayudar a evitar el aumento de gradientes durante el entrenamiento de la red neuronal. Verdadero Falso Estás entrenando un modelo clasificador de imágenes para predecir las razas de un perro a partir de una foto de este, mediante una lista de clases de razas puras proporcionada por el registro internacional de razas de la FCI. El modelo debería clasificar con éxito tanto a perros de raza pura como a perros mixtos. ¿Qué tipo de modelo de clasificación deberías usar? Clasificación binaria Uno frente a todos Uno frente a uno (multiclase con softmax) Ninguna de las anteriores Enviar respuestas error_outline Se produjo un error mientras se calificaba el cuestionario. Vuelve a intentarlo.
