Dropout在预测的过程中会随机去掉神经元

A. 错误数据$;$虚假数据$;$异常数据$;$缺失数据

A. 有环;有环$;$有环;无环$;$无环;有环$;$无环;无环

A. 列与列之间的相关系数
$;$行与行之间的相关系数
$;$正确数据的个数
$;$无返回值

A. 支持向量机复杂度主要与支持向量的数目有关 $;$ 支持向量机训练完成后，大部分的训练样本都不需保留，最终模型仅与支持向量有关 $;$SVM中划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见
示例的泛化能力最强. $;$ “异或”问题可能会导致空间中样本线性不可分

A. var=var.to("cuda:0")、var=var.to("cuda:1")$;$var=var.to("cuda:1")$;$var=var.cuda()、var=var.to("cuda:0")$;$var=var.cuda()、var=var.to("cuda:1")

A. 标准差$;$最大值$;$平均值$;$最小值

A. k+1$;$k$;$k-1$;$k-2

A. paddle.nn.functional.mse_loss$;$paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy$;$paddle.nn.CrossEntropyLoss$;$paddle.nn.functional.cross_entropy