损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差，在深度学习中常用的损失函数是:

A. 图像合成

B. 图像识别

C. 图像检测

D. 图像去噪

A. “乱数据”；“整齐数据”

B. “脏数据”；“整齐数据”

C. “乱数据”；“干净数据”

D. “脏数据”；“干净数据”

A. 可以使用字典对象的 items()方法可以返回字典的“键-值对

B. 可以使用 has_key()方法来检验一个键值对是否存在

C. 可以使用字典对象的 keys()方法可以返回字典的“键

D. 可以使用字典对象的 values ()方法可以返回字典的“值”

A. 聚合

B. 趋势

C. 连续

D. 回归

A. k-Means

B. k-NN

C. 决策树