A、LeNet-5
B、AlexNet
C、ResNet50
D、ResNet152
答案：A
解析：最早用于手写数字识别的卷积神经网络模型是LeNet-5
A、LeNet-5
B、AlexNet
C、ResNet50
D、ResNet152
答案：A
解析：最早用于手写数字识别的卷积神经网络模型是LeNet-5
A. 统计和分析
B. 挖掘
C. 导入和预处理
D. 采集
A. 分类分数
B. 最大边长度
C. 面积
D. nan
解析：见算法解析
A. 增加网络层数，可能会增加测试集分类错误率
B. 增加网络层数，一定会增加训练集分类错误率
C. 减少网络层数，可能会减少测试集分类错误率
D. 减少网络层数，一定会减少训练集分类错误率
解析：一般来说，神经网络层数越多，模型越复杂，对数据的分类效果越好。所以，从最简单的层数开始，增加网络层数都能使得训练误差和测试误差减小。但是，神经网络层数过多容易造成过拟合，即对训练样本分类效果很好，误差小，但是测试误差很大。
为了避免发生过拟合，应该选择合适的神经网络层数并使用正则化技术来让神经网络更加稳健。
A. K均值算法
B. 学习向量量化
C. 高斯混合聚类
A. 总离差
B. 组间误差
C. 抽样误差
D. 组内误差
A. Rand系数
B. DB指数
C. Dunn指数
D. 以上都是
A. s[3]
B. s[-3]
C. s[0:-3]
D. s[:-3]
解析：字符串是一个字符序列，例如，字符串s，从右侧向左第3个字符用s[-3]索引
解析：正确
