假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是0或1，初始时设阈值为05，超过05概率估计，就判别为1，否则就判别0；如果我们现在用另一个大于05的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是？1模型分类的召回率会降低或不变2模型分类的召回率会升高3模型分类准确率会升高或不变 4模型分类准确率会降低

A. +=

B. _=

C. *=

D. X=

A. 人脸识别门禁

B. 辅助驾驶

C. 医疗图片分析

D. 商品扫描识别

A. 策略迭代

B. 值迭代

C. 策略改进

D. 最优值函数

A. 采样分布

B. 趋势分析

C. 参数估计

D. 假设检验

A. GoogLeNet仅仅是在宽度上进行了探索，所以它是一个很浅的网络

B. GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路

C. GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版本

D. GoogLeNet结合多种网络设计结构所以是到目前为止分类效果最好的网络结构

A. 深度学习

B. 人工智能

C. 神经网络

D. 计算机工程

A. 激活函数都是线性函数

B. 激活函数都是非线性函数

C. 激活函数部分是非线性函数，部分是线性函数

D. 激活函数大多数是非线性函数，少数是线性函数

A. 2008

B. 2009

C. 2010

D. 2011

A. 基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布

B. 基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布

C. 多重共线性会使得参数估计值方差减小

D. 基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项