手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出 判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的, 输出层是()维的。 A. 784 B. 10 C. $28 D. 10 E. $784 F. 1 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
手写数字识别 运行后输出数据:其序号对应值为识别的数字,值为概率,有科学计数法显示数据。 [0.002712834160774946, 0.37007448077201843, 0.38919582962989807, 0.04636502265930176, 2.2569240172742866e-05, 0.12520278990268707, 0.04699072241783142, 0.0002446999424137175, 0.01896093040704727, 0.00023008222342468798](Softmax回归模型) [0...
32,48都可以的，一般2^n方吧，太小了肯定不行，至少人眼要看得清吧，太大了也没意义吧，计算反而...
在手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是维的,输出层是维的A.784;10B.28;10C.784;1D.28;1
百度试题 题目手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的 相关知识点: 试题来源: 解析 784;10 反馈 收藏
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在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。 A. 784;10 B. 28;10 C. 784;1 D. 28;1 相关知识点: 试题来源: 解析 A 结果一 题目 [单选题]在第五章手写数字识别的例子中,...