下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？

监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息

P(B|A)表示在规则B→A中，证据A为真的作用下结论B为真的概率。

P(B|A)表示在规则A→B中，证据A为真的作用下结论B为真的概率。

矢量场的旋度是一个标量，是空间坐标点的函数

元组、字符串、集合一旦初始化后，不能修改

TensorFlow使用的数据类型是Tensor

对于一个固定划分，信息熵是针对全体概率事件的。

对一个概率空间的样本事件进行划分，划分后依然是概率空间。

对基于规则的正向演绎系统，目标表达式中的“∧”号在与或树中表达为“与”的关系，“∨”号在与或树中表达为“或”的关系。

在欧氏几何中，凸集是对于集合内的每一对点，连接该对点的直线段上的每个点也在该集合内。