A、GoogLeNet仅仅是在宽度上进行了探索，所以它是一个很浅的网络
B、GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
C、GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版本
D、GoogLeNet结合多种网络设计结构所以是到目前为止分类效果最好的网络结构
答案：B
解析：GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
A、GoogLeNet仅仅是在宽度上进行了探索，所以它是一个很浅的网络
B、GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
C、GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版本
D、GoogLeNet结合多种网络设计结构所以是到目前为止分类效果最好的网络结构
答案：B
解析：GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
A. DDR
B. DRAM
C. SRAM
D. FPGA
解析：在分布式隐私保护机器学习系统中，FPGA可为其提供算力支持。
A. Relu 函数
B. Sigmoid 函数
C. tanh 函数
D. Softsign 函数
A. 线性回归
B. 深度残差网络
C. 卷积神经网络CNN
D. 循环神经网络RNN
解析：线性回归是传统统计学系呢绒
A. y = tanh(x)
B. y = sin(x)
C. y = max(x,0)
D. y = 2x
A. 给定标签
B. 离散
C. 分类
D. 回归
解析：在监督学习中，预测变量离散，称为分类，预测变量连续，称为回归，两者本质一样，都是对输入做预测，不过分类输出的是物体所属的类别，回归输出的是物体的值。答案选D
A. p范数
B. 0范数
C. 1范数
D. 2范数
A. [0, 1, 2, 3, 4]
B. [1, 2, 3, 4, 5]
C. [0, 1, 2, 3, 4, 5]
D. [1,2,3,4]
A. 性能度量
B. 性能评估
C. 泛化能力评估
D. 性能衡量
