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
答案：C
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、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
答案：C
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. 输入
B. 预期输出
C. 预训练
D. 以上都不对
解析：主要应用
A. 多核 CPU 加速
B. 分布式
C. 多语言
D. 多平台
解析：朴素贝尔斯算法有稳定的分类效率，对缺失数据不敏感，算法比较简单，常用于文本分类。
A. 业务系统
B. 操作票系统
C. 电网设备系统
D. 工单系统
解析：主要应用
A. CNN
B. LSTM
C. GRU
D. BERT
解析：RNN引入了循环的概念，但是在实际过程中却出现了初始信息随时间消失的题，即长期依赖（Long-TermDependencies）问题，所以引入LSTM。
A. [0，10]
B. （0，10）
C. [0，10）
D. （0，10]
A. 监督聚类
B. 半监督聚类
C. 聚类
D. 直推聚类
解析：见算法解析
