答案：A
答案：A
A. 计算预测值函数
B. 求偏导数函数
C. 均方误差损失函数
D. 更新参数函数
解析：均方误差损失函数属于常见损失函数。
A. 机器人视觉
B. 自动驾驶
C. 人机交互
A. 拉普拉斯分布
B. 高斯分布
C. 伽玛分布
D. 柏拉图分布
解析：L1正则化可通过假设权重w的先验分布为拉普拉斯分布，由最大后验概率估计导出。L2正则化可通过假设权重w的先验分布为高斯分布，由最大后验概率估计导出。
A. 基于实例学习
B. 概念学习
C. 决策树学习
D. 人工神经网络学习
A. 扩充数据集
B. 数据重采样
C. 设计对数据分布不敏感的损失函数
D. 使用复杂的网络
A. 在实际场景下，应尽量使用ADAM，避免使用SGD
B. 同样的初始学习率情况下，ADAM的收敛速度总是快于SGD方法
C. 相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果
D. 同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合
解析：相同超参数数量情况下，比起自适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果
A. 复合技术
B. 专项技术
C. 群体技术
D. 集成技术
