A、在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
B、每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
C、模型参数量越多越好，没有固定的对应规则
D、训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
答案：C
解析：几乎模型每个操作所需的时间和内存代价都会随模型参数量的增加而增加
A、在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少
B、每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小
C、模型参数量越多越好，没有固定的对应规则
D、训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中
答案：C
解析：几乎模型每个操作所需的时间和内存代价都会随模型参数量的增加而增加
A. 图像分类
B. 图像分割
C. 目标检测
A. 哑变量方法
B. EM 算法
C. 特征填补
D. SVM 方法
A. 查全率
B. 查准率
C. 响应时间
D. 响应速度
解析：正确
A. 资源管理层
B. Spark核心层
C. 服务层
D. 采集层
E. 处理层
A. 自动识别
B. 机器学习
C. 模式识别
D. 算法辅助
A. 用户
B. 综合数据库
C. 推理机
D. 知识库
A. 用来创建数据
B. 用来展现数据
C. 用来分析数据
D. 用来转换数据
A. 遗传算法
B. 分析学习
C. 归纳学习
D. 贝叶斯学习
