Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。  根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？

A. 计算预测值函数

B. 求偏导数函数

C. 均方误差损失函数

D. 更新参数函数

A. JPG

B. png

C. GIF

D. BMP

A. 静态图像识别

B. 动态图像识别

C. 动静态图像识别

D. 全身识别

A. Jaccard系数

B. FM指数

C. DB指数

D. Dunn指数

A. 权值学习迭代次数足够多

B. 学习能力低下

C. 训练集过多模型复杂

D. 数据有噪声

A. 符号主义

B. 连接主义

C. 行为主义

D. 模拟主义

A. 符号主义

B. 连接主义

C. 行为主义

D. 以上都不是

A. 朴素贝叶斯

B. 深度残差网络

C. 卷积神经网络CNN

D. 循环神经网络RNN

A. 使用正向选择法（ForwardSelection）

B. 使用反向消除法（BackwardElimination）

C. 逐步选择消除法（Stepwise）

D. 计算不同特征之间的相关系数，删去相关系数高的特征之一