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[单选题]
下列关于BP网络说法不正确的是（）。
A.标准BP算法每次仅针对一个训练样例更新连接权和阈值
B.BP神经网络经常遭遇过拟合
C.早停策略可用来缓解BP网络的过拟合问题
D.晚停策略可用来缓解BP网络的欠拟合问题
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C.BP支持NEXT邻近算符，要求连接NEXT的两个检索词必须相邻，但前后顺序不限
D.BP支持SAME邻近算符，要求连接SAME的两个检索词出现在同一个句子
A.以IP网络进行传输
B.扩展容易，安装简单方便
C.支持广泛的操作系统
D.适合大规模的块级存储
A.CNN和RNN都属于神经网络，因此二者的训练方式完全一致，均采用BP算法。
B.CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。
C.在同一个网络中，CNN结构和RNN结构不能同时使用。
D.CNN适用于图像处理，而RNN适用于序列数据处理。
A.OSI的整个通信功能划分为7个层次
B.接口是指同一节点内相邻层之间交换信息的连接点
C.传输层协议的执行只需使用网络层提供的服务，跟数据链路层向网络层提供的服务具体实现方法没有关系
D.ISO划分网络层次的基本原则是：不同的节点都有相同的层次；不同的节点的相同层次可以有不同的功能
A.把分散的计算资源集中到大的资源池里，以方便统一管理和分配
B.云计算具有超级计算机一般的计算能力，不通过网络也能够获取服务
C.我们能够按需在“云”上获取计算能力，存储空间和信息服务
D.“云”是一个庞大的资源池，可以按需购买，可以像水、电、煤气那样计费
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当做一个集成模型来训练，之后取所有值的平均值，而不只是训练单个DNN
B.DNN网络将Dropout率设置为p，也就是说，一个神经元被保留的概率是1-p。当一个神经元被丢弃时，无论输入或者相关的参数是什么，它的输出值就会被设置为0
C.丢弃的神经元在训练阶段，对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。因为这个原因，所以每一次训练，它都像是在训练一个新的网络
D.Dropout方法通常和L2正则化或者其他参数约束技术（比如MaxNorm）一起使用，来防止神经网络的过拟合
A.一个BTS中可以同时开通基带跳频和射频跳频
B.为了清楚的了解各频点的占用与电平质量，信令跟踪时必须取消跳频
C.跳频技术只对频率分集起作用
D.跳频技术只对干扰分集起作用
