在分析選項之前，我們需要了解一些深度學(xué)習(xí)的基本概念：

A: Bagging（Bootstrap Aggregating）是一種集成學(xué)習(xí)方法，主要用于減少模型的方差，通常用于決策樹等模型。Dropout是一種正則化技術(shù)，用于減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合。雖然兩者都可以提高模型的泛化能力，但它們的機制和作用原理不同，因此不能直接說Bagging可以起到與Dropout類似的效果。這個說法是錯誤的。

B: 激活函數(shù)f(x)≈x是指線性激活函數(shù)（例如恒等函數(shù)）。在深度網(wǎng)絡(luò)中，使用線性激活函數(shù)會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)變成線性模型，層數(shù)再多也無法捕捉非線性關(guān)系。因此，線性激活不會導(dǎo)致輸出幅值顯著增大，相反，它會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)表達能力不足。這個說法是錯誤的。

C: 梯度截斷（Gradient Clipping）是一種常用的技術(shù)，用于防止梯度爆炸問題。梯度爆炸通常發(fā)生在深度網(wǎng)絡(luò)中，尤其是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，梯度截斷通過限制梯度的大小，有效地防止了梯度爆炸。因此，這個說法是正確的。

D: Maxout是一種激活函數(shù)，能夠通過線性片段的組合來近似任意凸函數(shù)。由于其靈活性，Maxout能夠擬合復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系，并且在某些情況下可以加快模型的訓(xùn)練過程。這個說法是正確的。

綜合分析，選項A和B的描述是錯誤的，因此正確答案是A和B。