Информатик: тесты
(для решения требуется авторизация)
-
Расставьте в правильном порядке этапы создания нейросети:
a) Оценка модели на тестовых данных
b) Компиляция модели
c) Создание модели
d) Обучение модели на тренировочных данных
e) Разделение данных на тренировочную и тестовую части
f) Прогнозирование на новых данных
В ответе приведите последовательность букв без скобок, пробелов и других разделяющих символов.
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
Приведите термин:
Процесс изменения весов связей, соединяющих нейроны, с целью изменения вычисляемой функции в направлении, обеспечивающем получение более точных предсказаний на будущих итерациях
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
Как называется процесс корректировки весов нейронов в зависимости от ошибок предсказания?
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
При каких значениях весовых коэффициентов сеть вообще не способна обучаться? (напишите одно слово)
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
Как называется ситуация, когда снижается способность обучаться сети из-за больших значений весовых коэффициентов? (2 слова)
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
Что такое обобщающая способность нейронной сети?
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
Как называется ситуация, когда модель слишком хорошо подходит под обучающий набор данных, но плохо работает на новых данных?
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
Для чего используется функция активации в нейроне?
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
В нейронной сети используются два типа функций активации: ступенчатая функция активации и сигмоидная функция активации. Требуется определить, какая из этих двух функций будет более подходящей для задачи классификации изображений на основе их яркости на две категории: светлые и темные. Входными данными являются значения яркости пикселей изображения, которые могут варьироваться от 0 до 255. Напишите название функции активации, 1 слово.
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
В случае какой архитектуры нейронной сети будет получено большее значение на выходе, если все входы (значения, принимаемые нейронами на первом слое) равны 0,5; в качестве функции активации везде принимается простая сигмоидная функция, все весовые коэффициенты равны 0,5.
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
А если в качестве функции активации принимается простая пороговая функция (y=x при х≥0)?
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
-
Определите долю ошибки на первом узле входного слоя I2 по методу обратного распространения ошибки, если все веса связей равны 0,5. Ответ запишите с точностью до сотых.
Решение задачи доступно только авторизованным пользователям — Войти
Решение
