答案：A
答案：A
A. LS=0
B. LS<1
C. LS=1
D. LS>1
解析：根据主观Bayes中LS定义可知
A. 事务
B. 数据仓库
C. 数据单元
D. D数据分析
A. 单阶段模型
B. 双阶段模型
C. 三阶段模型
A. learning_rate
B. step
C. weight
D. padding
解析：在CNN训练中，除了卷积偏置bias需要学习更新以外，weight也是学习跟新的重要内容
A. 平方损失函数
B. softmax函数
C. max函数
D. 交叉熵损失函数
解析：见算法解析
A. 增加网络宽度
B. 轻量化网络模型
C. 改善网络退化现象
D. 增加网络深度
解析：GoogLeNet从增加网络宽度角度改进了之前的图像分类网络
A. Boosting
B. Bagging
C. Stacking
D. Dropping
解析：随机森林是一种集成学习算法，是Bagging算法的具体实现。
A. 留出法
B. 交叉验证法
C. 自助法
D. 调参与最终模型
E. 去参法
A. 标量化
B. 表达式
C. 循环
D. 矢量化
解析：见函数库
