回归问题一般需要结合哪项进行优化操作呢？（)

A.HiddenLayers

B.SVD

C.激活函数

D.反向传播

A.参数平方和作为模型目标函数的一部分

B.参数绝对值之和作为模型目标函数的一部分

C.Lasso回归

D.在模型训练时，随机丢弃部分参数以达到正则化效果

E.岭回归

F.逻辑回归

A.相对于损失函数对于系数求偏导

B.设置一个静态学习率

C.动态调整学习率

D.不断对系数进行更新操作

A.数值组装

B.数值预测

C.模型训练

D.求绝对值

A.提出候选框生成网络，取代了SelectiveSearch

B.在RPN与最终输出的两个阶段，将分类损失和框回归损失进行联合后对网络进行优化

C.采用ROIpooling层，加速特征提取过程

D.将CNN提取到的特征送入SVM进行分类

A.激活函数需要具有线性可微的特点

B.Sigmoid函数的导数是非零的，很容易计算

C.Sigmoid函数的输出值域是对称的

D.ReLU函数主要缺点是相比于Sigmoid、Tanh函数其计算低效

A.Sigmoid函数

B.Tanh函数

C.ReLu函数

D.ReLo函数

A.随机梯度下降

B.ReLU函数

C.卷积函数

D.损失函数