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[判断题]

卷积神经网络在识别图像特征时,对图像中相同的特征需要训练不同的识别器来识别。()

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第1题

在使用卷积神经网络对图像分类中,一般将最后一层全连接层(即与输出层相连的全连接层)的输出作为每幅图像的特征表达。()
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第2题

卷积神经网络时目前应用最广的人工神经网络,特别是在图像处理领域的目标检测、目标识别等等,卷积神经网络往往有着较好的效果。下面选项中,属于卷积神经网络的三个组成部分的有()。

A.局部感受野

B.权值共享

C.池化

D.遗忘门

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第3题

卷积神经网络可以用于识别卫星图像中的物体。()
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第4题

3、卷积神经网络中,对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化 (pooling)。池化不会丢失图像的信息,也不会降低其空间分辨率。
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第5题

卷积神经网络多用于什么场景中?()

A.图像处理

B.自然语言处理

C.语音导航

D.语音识别

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第6题

18、卷积神经网络中,对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化 (pooling)。池化不会丢失图像的信息,也不会降低其空间分辨率。
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第7题

卷积神经网络中,对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化(pooling)。池化不会丢失图像的信息,也不会降低其空间分辨率。()
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第8题

卷积神经网络中池化层的作用是()。

A.降低卷积层对位置的敏感性,同时降低对空间降采样表示的敏感性

B.权值初始化

C.对图像实现边缘检测

D.提取输入的不同特征

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第9题

关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较,下列说法错误的是

A.使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类,卷积提取的特征与采用n-gram模式提取的特征类似

B.图像处理应用中,卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域,而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行(几个词)。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等

C.卷积神经网络只能用于图像分类,不能用于文本分类,没有相关文献

D.使用卷积神经网络进行句子分类,一般将句子中每个词表示为固定长度的向量,这样句子就可以表示为矩阵,从而使得在结构上与图像类似,并在后续进行卷积等处理

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第10题

关于卷积神经网络以下说法错误的是?()

A.卷积神经网络可以包含卷积层,池化层和全连接层

B.卷积核不可以用来提取图片全局特征

C.在处理图片时,是以扫描窗口的方式对图像做卷积

D.常见的池化层有最大池化与平均池化

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