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CNN中常用的正则化手段是dropout

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模型有效的基本条件是能够（）已知的样本
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与现实世界平行、反作用于现实世界、多种高技术综合，是未来元宇宙的三大特征。
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人工智能在图像识别上已经超越了人类，支持这些图像识别技术的，通常是
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属于Boosting的扩展变体有哪些。
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在卷积神经网络训练时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等操作，从而提高模型泛化能力。
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pandas、numpy是两种功能强大常用于人工智能研究中的数据处理包
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一次数据清洗操作得到的仅仅是“中间数据”，而不一定是“干净数据”。因此我们需要对这些可能含有“脏数据”的“中间数据”进行再次（），进而判断是否需要再次清洗。
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CNN中常用的正则化手段是dropout

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一次数据清洗操作得到的仅仅是“中间数据”，而不一定是“干净数据”。因此我们需要对这些可能含有“脏数据”的“中间数据”进行再次（），进而判断是否需要再次清洗。

A. 转换工作$;$审计工作$;$集成工作$;$标注工作

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