当过分强调模型与训练集的符合程度时，模型可能会对未知的测试集中新样本的预测能力降低，导致模型的泛化能力下降，即造成虽然训练误差相对较低但测试误差高的现象，这种称为__________现象。

对于不同类型的模型所采用的评价指标也不尽相同。机器学习中根据任务类型划分、可计算评价指标的模型类别一般不包括________。

以下措施中不能对已有卷积神经网络模型起到局部优化作用的是_________。

神经网络中常用的激活函数一般不包括________。

针对Tensorflow（tf对象）中Keras序列模型model，关于语句model.add(tf.keras.layers.Dropout(0.25))的正确说法是_______。

卷积神经网络中Dropout层的功能是____________。

针对Tensorflow中Keras序列模型，用于模型评估的evaluate函数，前两个参数一般是________。

在创建Tensorflow中Keras序列模型后，测试模型、查看模型的评价指标可用__________函数。

机器学习的聚类分析会根据各样本的特征值将特征相似的样本聚成一类。但由于样本特征值的量纲，量级都不尽相同，量级大的特征值会压低甚至排除某些量级低的特征值的作用，为使特征值的量级统一，聚类前需进行的操作是________。

以下代码的运行结果是__________。

早期OCR文字识别一般采用__________。该方法模型泛化能力较差，不能灵活适应字体变化及背景干扰。