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在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？

[单选题]

1 神经网络的类型(如MLP,CNN) 2 输入数据 3 计算能力(硬件和软件能力决定)
4 学习速率 5 映射的输出函数

1,2,4,5           B、2,3,4,5        C、都需要考虑           D、1,3,4,5

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SdV

1. 不同任务需要的网络当然是不同的；

2. 能够预处理的操作，就不需要让神经网络去猜拟合方法和结果；

3. 毕竟设备性能有限；

4. 这... 一般是预热训练的时候调的吧...；

5. 这一项我没看懂，如果是指激活函数的话，可以直接搜各种函数的曲线、梯度曲线，感受一下造成的影响。

发表于 2020-08-28 05:09:11 回复(0)

小凡想去大厂搬砖

MLP是多层感知机。第五个我的理解是映射输出值可能是一个数字，一个特征向量，一个特征矩阵。

编辑于 2020-05-26 14:36:47 回复(0)

月咏_cullen

第五项我理解是，输出层的类型。比如有的是sigmoid softmax，有的是全连接，有的是全局平均池化，甚至有的可以是神经网络，层数都是不一样的，效率也不一样。

发表于 2023-10-13 10:42:41 回复(0)

勇敢的修勾刷了100道题

输入的数据也要考虑到

发表于 2023-06-08 19:06:35 回复(0)

BING_dut

激活函数

发表于 2020-06-08 10:47:05 回复(0)

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深度学习

上传者：小小

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