深度网络模型中由于存在大量待寻优的参数，因此需要大数据样本进行训练。
对
举一反三
- 深度学习模型需要依赖海量的数据进行训练(<br/>)
- 基于深度学习的跟驰模型存在一些不足之处在于需要有大量训练数据作为支撑,并且需要对数据进行标签化处理,需要耗费较长的时间和精力。( )
- 深度学习的一大特点是具有超强的描述能力，因此也需要提供大量的训练数据
- 【多选题】下列关于有监督学习和无监督学习的说法中正确的是？ A. 有监督学习要用到数据样本的类别标签，因此样本数据通常带有类别标签 B. 无监督学习在训练过程中也要用到数据样本的类别标签，因此样本数据通常带有类别标签 C. 有监督学习需要训练，并更新参数 D. 无监督学习通常也需要训练和更新参数
- 深度学习的一大特点是具有超强的描述能力，因此也需要提供大量的训练数据 A: 正确 B: 错误
内容
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下列选项中属于深度学习的特点的是？ A: 是层数较多的大规模神经网络 B: 逐层抽象，发现数据集的特征 C: 需要大规模并行计算能力的支持 D: 需要大量样本进行训练
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下列选项中属于深度学习的特点的是？ A: 是层数较多的大规模神经网络 B: 逐层抽象，发现数据集的特征 C: 需要大规模并行计算能力的支持 D: 需要大量样本进行训练
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当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，费时费力。（）
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和BP神经网络相比较，由于遗传算法的寻优区间可以在整个定义域内取值，因此遗传算法是一种全局寻优算法。
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深度学习算法中，网络模型通过数据学习的是（) A: A.网络深度 B: B.卷积核尺寸 C: C.激活函数 D: D.参数