批规范化(Batch Normalization)的好处都有啥？

A. 鼻子$;$大脑$;$小脑$;$眼睛

A. 数值计算
$;$自动控制
$;$人工智能
$;$模拟仿真

A. 变量代换$;$离散化$;$聚集$;$估计遗漏值

A. 长度递归神经网络$;$时间递归神经网络$;$偏差递归神经网络$;$结构递归神经网络

A. 自然语言理解和自然语言转化$;$自然语言理解和自然语言生成$;$自然语言理解和自然语言翻译$;$自然语言生成和自然语言翻译

A. SVM对噪声（如来自其他分部的噪声样本）具备鲁棒性$;$在adaoost算法中，所有被分错样本的权重更新比例不相同$;$boosting和bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率确定其权重$;$给定n个数据点，如果其中一半用于训练，一半用户测试，则训练误差和测试误差之间的差别会随着n的增加而减少的

A. 状态$;$动作$;$回报$;$强化