Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。  根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？

A. 算法、数据结构和程序设计方法学$;$数据、算法和数据结构$;$输入、操作处理和输出$;$数据、数据结构和处理

A. 计算机$;$大数据$;$云计算$;$物联网

A. LSTM$;$卷积神经网络$;$循环神经网络$;$GRU

A. 模型应该简单(防止过拟合)；$;$在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)$;$可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等$;$将模型函数正则化

A. 与Adaboost相比，随机森林采用一个固定的概率分布来产生随机向量
$;$随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差$;$与Adaboost相比，随机森林鲁棒性更好$;$随机森林的训练效率往往低于Bagging

A. 业务需求边界的确认十分关键$;$特征工程阶段结束后就不需要再进行数据处理了$;$应该根据实际情况选择合适的算法$;$模型效果不好需要从多个环节进行综合考察迭代

A.
梯度下降$;$Dropout$;$交叉验证$;$正则化

A. 中间&;&核心&;&边侧&;&侧边