（）对隐含层的输入进行归一化，更好的尺度不变性（应对内部协变量偏移），更好的优化地形（输入处于不饱和区域，从而让梯度变大）

A. ID3算法$;$K近邻方法$;$局部加权回归法$;$基于案例的推理

A. 卷积神经网络$;$循环神经网络$;$word2vec$;$bert

A. 近似$;$相同$;$不同$;$差距

A. 声纹识别不考虑语音中的字词信息$;$语音识别强调共性$;$语音识别不考虑说话人是谁$;$声纹识别强调说话人的个人特性

A. 在样本总量中类别比重很小(少数类)的都是离群值$;$数据测量，自然变异，数据收集中的错误都会产生离群值$;$在统计学中，上下 α 点分位以外的值认为是离群值$;$可以通过样本点邻域点的密度判断是否属于离群值

A. 图像风格迁移&;&图像分割&;&人脸识别&;&房价预测