下列关于随机变量的分布函数，分布律，密度函数的理解描述不正确的是？

A. 用改良的网络结构比如LSTM和GRUs$;$梯度裁剪$;$Dropout$;$所有方法都不行

A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象$;$K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念$;$K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇$;$K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇

A. Zookeeper$;$Chubby$;$RPC$;$Socket

A. 中剪枝$;$前剪枝$;$先剪枝$;$后剪枝$;$预剪枝

A. LSTM$;$卷积神经网络$;$循环神经网络$;$GRU

A. 相加$;$相减$;$相乘$;$相除

A. 1$;$2$;$3$;$报错

A. 模型剪枝$;$模型蒸馏$;$模型参数量化$;$nan