下列关于神经网络偏置值的说法正确的有哪些（）。

A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整，迭代次数越多，损失函数一般越小

B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中

C.在训练神经网络过程中，参数不断调整，其调整的依据是基于损失函数不断减少

D.模型参数量越多越好，但没有固定的对应规则

A.神经元感知器是一种简单的前馈式神经网络

B.神经元感知器可以接收n个输入，对应n个权重值

C.神经元感知器接收的n个输入对应n个偏置值

D.神经元感知器经过激活函数变换后输出结果

A.传统的BP网络一般都选用二级网络

B.BP网络是一种后馈网络

C.基本BP算法包括信号的前向传播和误差的反向传播两个过程

D.BP神经网络学习算法最核心的三部分是权值调整、输出层连接权调整、隐层连接权调整

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.神经网络神经元的输出都是传给其他神经元，不能再反馈回来

B.神经网络的训练主要是针对神经元之间的权重和神经元的偏置进行一定的调整，使得代价函数极小化

C.均方差损失函数是神经网络常用的一种代价函数(损失函数)

D.神经网络不同层次的神经元可以使用不同的激活函数

A.权重和偏置都可以取全零初始化

B.使用正态分布初始化，但权重取太大或太小都会影响网络的训练

C.Xavier初始化可以减少梯度消失

D.合适的权重初始化可以加快神经网络的训练和效果

A.神经网络可以实现线性分类

B.神经网络可以实现非线性分类

C.神经网络的每层神经元激活函数值阈必须在[-1,1]

D.神经网络的每层神经元激活函数必须相同

A.Pandas是Python用于数据分析的重要模块

B.Pandas模块包含了多种神经网络算法

C.Numpy模块提供了对数组的高性能处理功能

D.SciKit-Learn(sk learn) 模块包含了多种机器学习算法

A.它总共包含了1.优惠券 2.成长值 3.积分 4.生日会 5.推广联盟

B.点击包裹评价并成功评价，每个国际包裹成功评价即获得10点成长值

C.每个包裹使用积分抵扣最高额度为包裹订单实际结算金额的10%

D.积分可与运费优惠券/促销活动/VIP折扣同时享受。（VIP>积分>优惠券）

E.出现需要补交运费的情况时（包裹已经提交，邮费不足的情况），支持使用积分抵扣

A.随着神经网络隐藏层数的增加，模型的分类能力逐步减弱

B.单层感知器的局限在于不能解决异或问题

C.前馈神经网络可用有向无环图表示

D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系

A.类的序列化与serialVersionUID毫无关系

B.如果完全不兼容升级，不需要修改serialVersionUID值

C.POJO类的serialVersionUID不一致会编译出错

D.POJO类的serialVersionUID不一致会抛出序列化运行时异常