A、增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B、增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C、减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D、减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
答案：AC
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
A、增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B、增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C、减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D、减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
答案：AC
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
A. 精确度
B. 准确率
C. 召回率
D. 纯度
解析：见算法解析
A. 人工智能英文翻译是Artificial Intelligence
B. 人工智能使计算机能实现更高层次应用
C. 人工智能就是机器学习
D. 人工智能是对人的意识、思维过程进行模拟
A. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
B. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连接层组成。
C. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连接层组成。
D. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连接层组成。
解析：卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
A. LeNet-5
B. AlexNet
C. ResNet50
D. ResNet152
A. 正确$;$错误
A. 计算智能
B. 感知智能
C. 认知智能
D. 以上都不正确
解析：基础概念
解析：近年来，人工智能（AI）开启了新一轮高速发展，其正逐渐从浅层学习到深度学习发展。
A. 扩展现实技术
B. 区块链技术
C. 数字孪生技术
D. 云计算
