手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。

A. 损失函数$;$优化函数$;$反向传播$;$梯度下降

A. 思维能力$;$行为能力$;$感知能力$;$学习能力

A. 召回率$;$错误率$;$错误次数$;$总体代价

A. 量子计算$;$隐私计算$;$数字孪生$;$数据加密

A. 卡方检验$;$信息增益$;$数据采样$;$期望交叉熵

A. 机器视觉
$;$语音合成
$;$智能检索
$;$以上都是

A. 1400多$;$14000多$;$1400多万$;$14000多万

A. 正确$;$错误