Khẳng định nào đúng?

1 - Tăng số đặc trưng không làm tăng số mẫu huấn luyện.

2 - Tăng đặc trưng không làm ảnh hưởng tới hiệu năng của hệ thống.

3 - Tăng đặc trưng không luôn luôn tăng độ chính xác của phân lớp.

A. Số nút của 1 lớp ẩn

B. Tốc độ học

C. Số epoch

D. Tất cả đều được gọi là Hyperparameter

A. Không tìm được tập đặc trưng con tối ưu.

B. Luôn tìm được tập đặc trưng con tối ưu.

C. Chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu.

D. Chỉ tìm được tập đặc trưng con tốt hơn tập đặc trưng gốc.

A. Sigmoid và binary_crossentropy

B. Sigmoid và mse

C. Sigmoid và categorical_crossentropy

D. None và mse

A. Recurrent neural networks

B. Convolutional neural networks

C. ResNet

D. GoogleNet

A. file

B. name

C. dict

D. list

A. Không tìm được tập đặc trưng con tối ưu.

B. Luôn tìm được tập đặc trưng con tối ưu.

C. Chỉ tìm được tập đặc trưng con cận tối ưu.

D. Chỉ tìm được tập đặc trưng con tốt hơn tập đặc trưng gốc.

A. Convolutional layers, Pooling layers

B. Convolutional layers, Batch Normalization, Dense (Fully connected) layers

C. Convolutional layers, Pooling layers, Dense (Fully connected) layers

D. Convolutional layers, Dense (Fully connected) layers