Cette page a été traduite par l'API Cloud Translation. Réseaux de neurones: testez vos connaissances Revenir au parcours Complétez la phrase suivante: Les modèles de réseaux de neurones peuvent automatiquement apprendre ___ pendant l'entraînement. Fonctions d'activation Hyperparamètres Interactions non linéaires entre caractéristiques Fonction de perte Évaluez cette expression: ReLU(–3) –3 0 3 9 Complétez la phrase suivante: Un modèle linéaire est généralement entraîné à l'aide d'une descente de gradient. Les réseaux de neurones utilisent également l'algorithme ___. Sigmoïde Couches cachées Fonctions d'activation Rétropropagation Vrai ou faux: la réduction du taux d'apprentissage peut aider à éviter l'explosion des gradients pendant l'entraînement des réseaux de neurones. Vrai Faux Vous entraînez un modèle de classificateur d'images pour prédire la ou les races d'un chien à partir d'une photo du chien, à l'aide d'une liste de classes de races pure fournie par le registre international des races de la FCI. Le modèle devrait réussir à classer les chiens de race pures et les chiens de race mixte. Quel type de modèle de classification devez-vous utiliser ? Classification binaire Un contre tous Un contre un (plusieurs classes avec softmax) Aucune des réponses ci-dessus Envoyer les réponses error_outline Une erreur s'est produite lors de la notation du quiz. Veuillez réessayer.
