以下关于感知器的说法错误的是：A一层感知器只能针对线性可分的数据集分类，无法解决异或（XOR）问题B感知器模型的关键，就是通过调整权重使一类样本可以激活神经元，而另一类则不会C感知器模型中的激活函数是二值函数时，损失函数是可导的D重调整采用“奖惩分明”策略，即对于能够准确判断样本类型的权重，提高当前权重比例，反之则降低当前权重比例