paddle.nn.Conv2D接口是用来搭建卷积神经网络中的哪个部分
A. 池化层
B. 激活函数
C. 卷积层
D. 归一化层
解析：二维卷积层（convolution2d layer），根据输入、卷积核、步长（stride）、填充（padding）、空洞大小（dilations）一组参数计算输出特征层大小。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-6478-c07f-52a228da6004.html
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当训练数据较少时更()发生过拟合。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a838-c07f-52a228da6022.html
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卷积神经网络中的局部连接是指：在进行图像识别的时候，不需要对整个图像进行处理，只需要关注图像中某些（）的区域。
解析：见算法解析
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1df0-c07f-52a228da601b.html
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一个特征的权重越高，说明该特征比其他特征（）。
A. 更重要
B. 不重要
C. 有影响
D. 无法判断
解析：一个特征的权重越高，说明该特征比其他特征更重要。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0e50-c07f-52a228da600d.html
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（）反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。
A. 标准差
B. 方差
C. 偏差
D. 平方差
解析：方差反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。反应预测的波动情况。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0a68-c07f-52a228da601f.html
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梯度下降算法的正确步骤是什么？ 1.计算预测值和真实值之间的误差 2.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值 3.把输入传入网络，得到输出值 4.用随机值初始化权重和偏差 5.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差
A. 1, 2, 3, 4, 5
B. 5, 4, 3, 2, 1
C. 3, 2, 1, 5, 4
D. 4, 3, 1, 5, 2
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以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。
A. 图像识别与分类
B. 医学影像分析
C. 语音识别
D. 人脸识别与情感计算
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-0220-c07f-52a228da600a.html
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Embedding编码有哪些特点？
A. 特征稠密
B. 特征稀疏
C. 能够表征词与词之间的相互关系（相似度计算）
D. 泛化性更好,支持语义运算sim
解析：见算法解析
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3d30-c07f-52a228da6017.html
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字典中多个元素之间使用____分隔开，每个元素的“键”与“值”之间使用____分隔开。
A. 逗号、分号
B. 逗号、冒号
C. 分号、逗号
D. 分号、分号
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对分类问题，若类别数目为N，则最后一个全连接层的神经元数目必须为N
解析：正确
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-50b8-c07f-52a228da6046.html
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