Многослойнные нейронные сети

Question 1

Что такое многослойная нейронная сеть?

Accepted Answer

a) Сеть, состоящая из одного слоя

Answer

b) Сеть, состоящая из трех слоев

Answer

c) Сеть, состоящая из нескольких последовательно соединенных слоев

Question 2

Что такое функция активации в нейронной сети?

Accepted Answer

a) Функция, определяющая активность нейрона

Answer

b) Функция, используемая для определения ошибки

Answer

c) Функция, используемая для обратного распространения ошибки

Question 3

Что такое обратное распространение ошибки (backpropagation)?

Accepted Answer

a) Процесс обновления весов сети, исходя из полученной ошибки

Answer

b) Процесс определения важности каждого нейрона в сети

Answer

c) Процесс определения функции активации для каждого слоя

Question 4

Какой вид задачи может решать многослойная нейронная сеть?

Accepted Answer

a) Только задачи классификации

Answer

b) Только задачи регрессии

Answer

c) Как задачи классификации, так и регрессии

Question 5

Что представляют из себя веса в нейронной сети?

Accepted Answer

a) Числовые значения, характеризующие важность каждого нейрона

Answer

b) Числовые значения, устанавливаемые на каждой итерации обучения

Answer

c) Числовые значения, определяющие влияние каждого входа на выход сети

Question 6

Как называется процесс подстройки весов в нейронной сети для минимизации ошибки?

Accepted Answer

a) Генерация случайных чисел

Answer

b) Прямое распространение

Answer

c) Обратное распространение ошибки

Question 7

Зачем применяется метод стохастического градиентного спуска в обучении нейронных сетей?

Accepted Answer

a) Для ускорения сходимости обучения

Answer

b) Для более точного определения весов

Answer

c) Для предотвращения переобучения

Question 8

Что такое переобучение в контексте многослойных нейронных сетей?

Accepted Answer

a) Снижение ошибки на обучающей выборке

Answer

b) Увеличение ошибки на валидационной выборке

Answer

c) Избыточная способность модели к обобщению

Question 9

Что такое функция потерь (loss function) в контексте многослойных нейронных сетей?

Accepted Answer

a) Функция, определяющая погрешность модели на тестовых данных

Answer

b) Функция, определяющая погрешность модели на обучающих данных

Answer

c) Функция, определяющая распределение весов в сети

Question 10

Как можно предотвратить переобучение в многослойных нейронных сетях?

Accepted Answer

a) Увеличение числа нейронов в каждом слое

Answer

b) Увеличение количества обучающих эпох

Answer

c) Использование ранней остановки (early stopping)

Прохождение теста