在分类的过程中，用训练集训练数据，再用训练集评估模型的性能，得出模型性能很好的结果，则分类模型构建成功。（)

A.训练集

B.验证集

C.测试集

D.模拟集

A.模型训练误差很小，在测试集合上误差较小

B.模型训练误差很大，在测试集合上误差很小

C.模型训练误差很大，在测试集合上误差很大

D.模型训练误差很小，在测试集合上误差较大

A.①②③

B.②③

C.①②

D.①③

A.定义算法公式，也就是神经网络的前向算法

B.定义loss，选择优化器，来让loss最小

C.对数据进行迭代训练，使loss到达最小

D.在测试集或者验证集上对准确率进行评估

A.OpenVINO主要用于模型训练过程优化

B.OpenVINO主要用于模型推断过程优化

C.模型训练过程越长，在OpenVINO的推断过程就会越慢

D.模型训练过程越短，在OpenVINO的推断过程就会越慢

A.样本越少，模型的方差越大

B.如果模型性能不佳，可减少样本多样性进行优化

C.增加数据可以减少模型方差

D.样本越多，模型训练越快，性能越好

A.评估模型的预测性能

B.判断训练后的模型如何在样本之外的测试数据上执行

C.节省因收集整理数据而消耗的时间

D.以上均对