A、隐层层数增加，模型能力增加
B、Dropout的比例增加，模型能力增加
C、学习率增加，模型能力增加
D、都不正确
答案：A
A、隐层层数增加，模型能力增加
B、Dropout的比例增加，模型能力增加
C、学习率增加，模型能力增加
D、都不正确
答案：A
解析：正确
A. 增加网络宽度
B. 轻量化网络模型
C. 改善网络退化现象
D. 增加网络深度
解析：ResNet从改善网络退化现象角度改进了之前的图像分类网络
A. 自主学习、判断、执行
B. 决策、判断、执行
C. 自主学习、决策、执行
D. 自主学习、判断、决策
解析：人工智能是一门利用计算机模拟人类智能行为科学的统称，它涵盖了训练计算机使其能够完成自主学习、判断、决策等人类行为的范畴。
A. 图像分类
B. 目标检测
C. 目标跟踪
D. 语义分割
解析：主要应用
A. 建模
B. 测试
C. 聚类
D. 预聚类
解析：错误
A. 累加制
B. 求平均数
C. 投票制
D. 累乘制
A. 卷积层
B. 池化层
C. 反馈层
D. 全连接层
解析：卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层。通过堆叠这些层结构形成一个卷积神经网络。
A. 决策树是一种监督式学习
B. 监督式学习不可以使用交叉验证进行训练
C. 监督式学习是一种基于规则的算法
D. 监督式学习不需要标签就可以训练
A. r(A)>r(B)
B. r(A)=r(B)
C. r(A)<r(B)
D. 无法判定r(A)与r(B)之间的关系
解析：两矩阵可通过初等行变换互相转化，则秩相等
