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关于深度学习模型训练,以下哪个说法是错误的()?

A、网中网(NIN)结构用全连接的多层感知机去代替传统的卷积,提升了模型的计算性能,但计算量显著增加

B、网络层数越多,学习率可设置偏大,否则容易引起梯度消失

C、VGG只要很少的迭代次数就会收敛,这是因为小的过滤尺寸起到了隐式的正则化的作用

D、Bagging中每个训练集互不相关,而Boosting中训练集要在上一轮的结果上进行调整,所以不能并行计算

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