深度学习中的神经网络参数

回答: 在深度学习中，神经网络的参数包括权重和偏置。权重是连接神经元之间的连接强度，而偏置是每个神经元的偏移量。这些参数通过训练数据进行学习和调整，以使神经网络能够准确地进行预测和分类任务。深度学习中的神经网络通常具有多个隐藏层，每个隐藏层都有一组权重和偏置参数。这些参数的数量取决于神经网络的结构和规模。通过反向传播算法，神经网络可以根据训练数据中的误差来更新和优化这些参数，以提高网络的性能和准确性。\[1\]\[2\]\[3\]
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- *1* *2* *3* [通俗讲解深度学习和神经网络！](https://blog.csdn.net/Datawhale/article/details/121689799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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