卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是特征提取。

A. 学习方式分类$;$网络结构分类$;$网络的协议类型分类$;$网络的活动方式分类

A. 增加神经网络层数,可能会增加测试数据集的分类错误率$;$减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率$;$增加神经网络层数,总是能减小训练数据集的分类错误率

A. 标称属性$;$二元属性$;$数值属性$;$字符串属性

A. 入侵检测$;$语音合成$;$语音翻译$;$智能客服

A. 正确$;$错误

A. （1）按小时负荷预测（2）日负荷预测（3）周负荷预测（4）月负荷预测$;$（1）日负荷预测（2）周负荷预测（3）月负荷预测（4）年负荷预测$;$（1）超短期负荷预测（2）短期负荷预测（3）中期负荷预测（4）长期负荷预测$;$（1）日负荷预测（2）周负荷预测（3）月负荷预测（4）季负荷预测

A. 软间隔$;$正则化$;$硬间隔$;$核函数

A. 卷积层$;$池化层$;$全连接层$;$输出层

A. 样本生成$;$样本管理$;$样本筛选$;$样本标注