损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差，在深度学习中常用的损失函数是:

A. open()$;$flush()$;$close()$;$get()

A. 粒度是指数据仓库小数据单元的详细程度和级别;$;$数据越详细,粒度就越小,级别也就越高;$;$数据综合度越高,粒度也就越大,级别也就越高;$;$粒度的具体划分将直接影响数据仓库中的数据量以及查询质量

A. 计数属性$;$离散属性$;$非对称的二元属性$;$对称属性

A. 翅膀$;$脚$;$躯体$;$头脑

A. 正确$;$错误

A. 贝叶斯的学习过程为对训练样本计数$;$估计出每个结点的条件概率$;$网络结构为已知$;$评分搜索为求解的常用办法

A. 口袋模型$;$词袋模型$;$胶囊模型$;$增量模型

A. 图像采集$;$图像处理$;$图像分析$;$图像显示输出