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Dropout
B:正则化
C:梯度下降
D:交叉验证
最小池化层
B:最大池化层
C:平均池化层
D:乘积池化层
卷积层
B:池化层
C:全连接层
D:以上都可以
卷积层后为池化层,然后还是卷积层-池化层。
B:网络中最开始的几个层是全连接层
C:网络中最后的几个层是全连接层
D:多个连续的池化层,然后跟着一个卷积层
学习率(learning rate)太低
B:正则参数太高
C:陷入局部最小值
D:以上都有可能
文件病毒
B:执行病毒
C:传播病毒
D:网络病毒
计算方法
B:排序算法
C:解决问题的有限运算序列
D:调度方法
感知机
B:BB算法
C:BP算法
D:阿黛尔算法
估算法
B:体表面积计算法
C:体重计算法
D:直接计算法
共轭样度法
B:梯度下降
C:高其消元
D:最小二乘法
共轭样度发
B:梯度下降
C:高其消元
D:最小二乘法
全局梯度算法可以找到损失函数的最小值
B:批量梯度算法可以解决局部最小值问题
C:随机梯度算法可以找到损失函数的最小值
D:全局梯度算法收敛过程比较耗时
正向效果
B:负向效果
C:网络舆情的反转
D:网络舆情的片面传播
前馈神经网络
B:卷积神经网络
C:循环神经网络
D:生成对抗网络
哈希计算
B:P2P通信协议
C:非对称密钥
D:共识算法
卷积神经网络
B:循环神经网络
C:全连接神经网络
D:选项A和C
磁盘虚拟化
B:内存虚拟化
C:CPU虚拟化
D:VO虚拟化
E:网络虚拟化
计算虚拟化
B:应用虚拟化
C:网络虚拟化
D:存储虚拟化