激活函数在神经网络中的作用是：通过转换输入的加权总和来确定神经元的输出。激活函数使神经网络能够对复杂的关系进行建模，引入非线性，并促进训练过程中的学习和收敛。

卷积神经网络具有局部感知、参数共享和上采样等特点。

关联规则挖掘的算法主要有Apriori 和FP-Growth。

梯度下降法需要确定合适的迭代步长。

以支撑种子模型训练调优为目标，明确需补充的样本类型、数量及样本格式。

深度学习模型的训练时间通常比传统机器学习模型短。

在机器学习中，提前对特征进行归一化有时会导致模型的性能下降。

当使用Softmax函数时，通常不需要担心数值溢出的问题。

知识获取的目标是对知识建模中的知识要素进行实例化，以建立大规模高质量的知识图谱。

在随机森林模型中，增加树的数量会增加模型的复杂度，最终导致模型过拟合。