A、 图像的空间联系是局部像素较为稀疏,而距离较远的像素相关性较强
B、 每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是固定不变的
C、 图像的空间联系是局部像素较为紧密,而距离较远的像素相关性较强
D、 每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是变致的
答案：B
解析：解析:权值共享意味着每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是固定不变的。卷积神经网络架构单卷积核计算卷积计算描述卷积计算结果演示padding可以保留边缘信息
A、 图像的空间联系是局部像素较为稀疏,而距离较远的像素相关性较强
B、 每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是固定不变的
C、 图像的空间联系是局部像素较为紧密,而距离较远的像素相关性较强
D、 每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是变致的
答案：B
解析：解析:权值共享意味着每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是固定不变的。卷积神经网络架构单卷积核计算卷积计算描述卷积计算结果演示padding可以保留边缘信息
A. 误差是指学习到的模型在样本上的预测结果与样本的真实结果之间的差
B. 训练误差指的是在新样本上的误差
C. 机器学习的目标是使学得的模型能够很好的适用于新的样本,而不是仅仅在训炼样本上工作的很好
D. ,从模型训练过程的角度,误差可以被分为训练误差以及泛化误差
解析：null#新样本上的误差叫做泛化误差。
A. 卷积
B. 分词
C. 文本摘要
D. 池化
解析：解析:A和选项D不属于华为云自然语言处理服务的关键技术
A. 一体化
B. 商单易用
C. 大规模
D. 高性能
A. 模型调用
B. 构造网络
C. 模型训练与验证
D. 数据准备
A. 感知器
B. 卷积神经网络
C. 全连接神经网络
D. 循环神经网络
A. 特征选择
B. 聚类
C. 剪枝
D. 决策树生成
A. False
B. True
A. 创造新的概念
B. 数据获取
C. 知识融合
D. 确定知识图谱面向的领域
