数据增强是一种通过让（）的数据产生更多的（）数据来人工扩展训练数据集的技术。

A.图像翻转
B.图像裁剪
C.图像灰度化
D.图像缩放

A.AlexNet使用ReLU作为网络中的激活函数，极大缓解了simgoid函数与tanh函数在输入较大或较小时进入饱和区后梯度消失的问题
B.A lexNet中使用的是重叠的最大池化，可以提升特征的丰富性，训练时对拟合也有所帮助。
C.AlexNet将Dropout运用到最后的几个全连接层中，可以有效减少模型参数量，减少开销。
D.AlexNet中局部响应归一化方法（Local Response Normalization，LRN），增强模型的泛化能力。