Научитесь программировать нейронные сети с помощью TensorFlow

1. Вопросы, где нужно заполнить пропуски

   Введите одно или несколько слов, чтобы закончить предложение.

   При использовании model.predict вы можете получить ответ, близкий к ожидаемому, но не совсем такой. Вы можете отнести это к нейронным сетям, обычно занимающимся ___ .

2. Сопоставьте следующие параметры и слои с соответствующими описаниями.

   Каждый ответ используется только для одного пункта.

   Последовательный

     Если X>0 возвращает X, иначе возвращает 0 Определяет порядок слоев в нейронной сети. Принимает набор значений и помогает выбрать самое большое из них. Сообщает слою нейронов, что делать Превращает многомерный вектор в одномерный вектор. Добавляет плотно связанный слой нейронов

   Сгладить

     Если X>0 возвращает X, иначе возвращает 0 Определяет порядок слоев в нейронной сети. Принимает набор значений и помогает выбрать самое большое из них. Сообщает слою нейронов, что делать Превращает многомерный вектор в одномерный вектор. Добавляет плотно связанный слой нейронов

   Плотный

     Если X>0 возвращает X, иначе возвращает 0 Определяет порядок слоев в нейронной сети. Принимает набор значений и помогает выбрать самое большое из них. Сообщает слою нейронов, что делать Превращает многомерный вектор в одномерный вектор. Добавляет плотно связанный слой нейронов

   Функция активации

     Если X>0 возвращает X, иначе возвращает 0 Определяет порядок слоев в нейронной сети. Принимает набор значений и помогает выбрать самое большое из них. Сообщает слою нейронов, что делать Превращает многомерный вектор в одномерный вектор. Добавляет плотно связанный слой нейронов

   РеЛУ

     Если X>0 возвращает X, иначе возвращает 0 Определяет порядок слоев в нейронной сети. Принимает набор значений и помогает выбрать самое большое из них. Сообщает слою нейронов, что делать Превращает многомерный вектор в одномерный вектор. Добавляет плотно связанный слой нейронов

   Софтмакс

     Если X>0 возвращает X, иначе возвращает 0 Определяет порядок слоев в нейронной сети. Принимает набор значений и помогает выбрать самое большое из них. Сообщает слою нейронов, что делать Превращает многомерный вектор в одномерный вектор. Добавляет плотно связанный слой нейронов

3. Вопросы, где нужно заполнить пропуски

   Введите одно или несколько слов, чтобы закончить предложение.

   ___ уменьшает общий объем информации в изображении, сохраняя при этом обнаруженные особенности.

4. Переобучение происходит в результате обучения нейронной сети с помощью ___ .

   обилие эпох

   ограниченные эпохи

   обилие данных

   ограниченные данные

Отправить ответы