Вопросы |
Обучение с учителем характеризуется |
Задача классификации – это задача |
Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе: |
Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее |
Нейронные сети бывают следующих видов: |
Функции активации в нейронных сетях: |
При прямом проходе через Feed Forward Neural Network: |
Отметьте верные высказывания о функциях активации: |
Переобучение – это эффект, возникающий при |
Лучший способ борьбы с переобучением: |
Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения: |
Идея Momentum состоит в: |
Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов: |
Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году: |
Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким? |
Алгоритм Backpropagation: |
Начальная инициализация весов нейросети: |
Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как |
Обучение нейронной сети – это применение алгоритма оптимизации для решения задачи |
Градиентные методы оптимизации |
Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это |
