判断题交叉验证是一种评估模型泛化能力的技术，它需要将数据集划分为训练集和测试集。
判断题强化学习是一种机器学习范式，其中的学习代理通过与环境交互来学习达到目标。
判断题批量归一化仅在卷积神经网络中使用，而在其他类型的神经网络中不使用。
判断题数据归一化可以提高梯度下降优化算法的收敛速度。
判断题混淆矩阵是评估分类模型性能的一种工具，它可以显示模型的真正类别和预测类别。
