以下哪个是深度学习的主要特征？

卷积神经网络中的Dropout层能够删除模型中的冗余数据，从而减少计算工作量。

针对Tensorflow（tf对象）中Keras序列模型，使用tf.keras.layers.Conv2D()构造卷积层，其中“activation”参数用于指定损失函数。

语句X_train.reshape(X_train.shape[0],28,28,1)能将原来训练样本集X_train中的每个样本的形状变换为三维张量。

印刷体识别的OCR识别相对手写体的OCR识别要略微复杂些，因为印刷过程中字体很可能变得断裂或者墨水粘连，增加了OCR识别的难度。

若智能产品最后是以硬件形式呈现，只需要增加产品的外观设计这项工作。

EasyDL不支持自动标注。

电商网站上将商品描述分类为多个标签，需要选择单标签文本分类

算法性能测试是用来测试算法的正确性。

在混淆矩阵中，FP代表负样本被算法正确识别。

F1-score值越大，表示模型的性能越差。