割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、Huawei H13-311_V3.5テスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

購入後、どれくらいH13-311_V3.5試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にHuawei H13-311_V3.5試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にH13-311_V3.5試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

更新されたH13-311_V3.5試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたH13-311_V3.5試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

H13-311_V3.5テストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

あなたはH13-311_V3.5試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてH13-311_V3.5試験内容をアップグレードします。

Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：H13-311_V3.5試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

Huawei HCIA-AI V3.5 認定 H13-311_V3.5 試験問題:

1. enter 32*32 Image with size 5*5 The step size of the convolution kernel is 1 Convolution calculation, output image Size is:

A) 29*29
B) 28*28
C) 28*23
D) 23*23

2. Which of the following descriptions of the depth feedforward network is correct?

A) The unit on the hidden layer of the deep feedforward network will have countless.
B) The deep feedforward network has only one hidden layer.
C) Deep feedforward network 1s a kind of neural network.
D) Deep feedforward network 1s used to deal with linear problems.

3. Loss function and model function are the same thing.

A) TRUE
B) FALSE

4. Regularization is an important and effective technique for reducing generalization errors in traditional machine learning. The following techniques are regular.
The technology is:

A) Dropout
B) L1 Regularization
C) L2 Regularization
D) Momentum optimizer

5. In a neural network, knowing the weight and deviations of each neuron is the most important step. If you know the exact weights and deviations of neurons in some way, you can approximate any function What is the best way to achieve this?

A) Search for a combmat1on of weight and deviation until the best value 1s obtained
B) Assign an initial value to iteratively update weight by checking the difference between the best value and the initial
C) Random assignment, pray that they are correct
D) The above is not correct

質問と回答：