批规范化（BatchNormalization)的好处有（）。

A.在将所有的输入传递到下一层之前对其进行归一化(更改)

B.它将权重的归一化平均值和标准差

C.它是一种非常有效的反向传播(BP)方法

D.这些均不是

A.batchnormalization

B.sigmoid

C.relu

D.tanh

A.在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中

B.ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升

C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像

D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布

A.转移运维风险给服务提供商

B.集约化、规范化运维，提升IT基础设施质量和性能

C.控制运维成本

D.云计算技术团队可以快速获得

A.Dropout

B.分批归一化(BatchNormalization)

C.正则化(regularization)

D.都不可以

A.ATC

B.ATP

C.ATO

D.ATS

A.He初始化

B.dropout

C.batchnormalization

D.任意随机初始化

A.减轻心脏承受的压力

B.对大脑有好处

C.对眼睛有好处

D.对耳朵有好处