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A.样本的任意一个属性;
B.样本的离散取值属性;
C.样本的熵为0的属性;
D.样本的类别标签。
选项: A: B: C: D:
OTSU阈值分割算法
B:自适应阈值图像分割算法
C:熵算法
D:三角形法阈值分割算法
-1~0.
B:-1~1
C:0~1
D:-∞~+∞
E:0~+0温度
B:压力
C:密度
D:分子原子数
增加
B:减少
C:不变
D:增加或减少
它是凸函数,凸函数无法解决非凸问题。
B:它可以有负值。
C:它无法配合交叉熵损失函数使用。
D:当输入值过大或过小时,梯度趋近于0,容易造成梯度消失问题。
L1 损失函数
B:均方误差损失函数
C:交叉熵误差损失函数
D:自下降损失函数
0 - 0.8
B:0 - 1
C:0 - 1.2
D:0 - 1.5