深度学习与机器学习算法之间的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，也就是说，我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。

增加卷积核的大小对于改进卷积神经网络的效果是必要的。

在大多数欧洲国家，电视和影像系统都使用的是（）帧为—秒的帧频（fps）。

数据可视化艺术设计是对抽象的数据信息进行可视化，来增强人类感知的研究，创造更加直观的视觉呈现形式，来对（）进行传达，帮助人们理解和分析数据。

如果我们去掉ReLU层，这个神经网络仍能够处理非线性函数。

神经网络可以生成任意的决策边界。

与普通反向传播不同的是，随时间的反向传播算法会在每个时间步长内叠加所有对应权重的梯度。

设计的秩序性就是指设计中各相关元素之间的（）问题。

单计算层感知器只能解决线性可分问题。

在数据很稀疏和神经网络参数量较少的场景下，偏向于使用L-BFGS而不是SGD。