()是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。

A. 对象位置

B. 对象边框

C. 对象类别

D. 对象背景

A. 卷积神经网络

B. 网络神经

C. 识别神经

D. 图像神经

A. 操作去噪效果最好。

B. 中值滤波

C. 高斯滤波

D. 均值滤波

A. 框架表示法

B. 产生式表示法

C. 语义网络表示法

D. 形象描写表示法

A. TypeError: ＇str＇ object does not support item assignment

B. b

C. c

D. d

A. 归一化可以预防过拟合

B. 归一化没有实质作用

C. 归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间

D. 归一化是一种激活函数

A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理

B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”

C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识

D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示