贝叶斯网学习而言，模型就是一个贝叶斯网，每个贝叶斯网描述了一个在训练数据上的概率分布

A. VGG$;$GoogLeNet$;$fast-RCNN$;$faster-RCNN

A. 显著减少训练时间开销$;$显著减少测试时间开销$;$降低过拟合风险$;$提高欠拟合风险

A. numpy$;$pandas$;$Matplotlib$;$PIL

A. 自然语言处理$;$控制系统$;$计算机视觉$;$语音识别

A. 特点$;$离散度$;$聚合度$;$线性关系

A. 智能平台建设
$;$大数据
$;$互联网
$;$人工智能技术

A. 通道$;$输入通道$;$输入维度$;$输出通道

A. 支撑多维度的
数据分析方式$;$基于知识之上的
故障快速准确研判恢复$;$基于知识之上广域的
影响和风险分析$;$持续的数据积累沉淀知识转化价值

A. Dropout$;$分批归一化(Batch Normalization)$;$正则化(regularization)$;$都可以

A. del$;$pass$;$not$;$string