Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段，他是这样运作的，在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中
神经网络的训练和优化过程，在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中不能发挥优势？

A. 负梯度方向是使函数值下降最快的方向

B. 当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解

C. 梯度下降法比牛顿发收敛速度快

D. 梯度下降法需要确定合适的迭代步长

A. 样本数量太少

B. 样本数量过多

C. 模型太复杂

D. 模型太简单

A. 数据库

B. 数据库管理系统

C. 数据模型

D. 软件工具

A. (AB)C

B. AC(B)

C. A(BC)

D. 所有效率都相同

A. 去掉该属性

B. 使用默认值

C. 使用属性平均值

D. 预测最可能的值

A. 紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域

B. 在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元

C. 仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词

D. 个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为二阶谓词