Тримайте все під контролем за допомогою колекцій Зберігайте контент і організовуйте його за категоріями відповідно до своїх потреб. 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 Алгоритм зворотного поширення помилки Істина чи хиба: зниження швидкості навчання може допомогти запобігти проблемі вибуху градієнтів під час навчання нейронної мережі. Істина Хиба 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? Бінарна класифікація "Один проти всіх" (one-vs.-all) "Один проти одного" (one-vs.-one, багатокласова класифікація з функцією softmax) Нічого з переліченого Надіслати відповіді error_outline An error occurred when grading the quiz. Please try again.
