更多“增大卷积核的大小必然会提高卷积神经网络的性能()”相关的问题
第1题
提升卷积核(convolutionalkernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。()
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第2题
在卷积神经网络中,可以利用多个不同的卷积核进行卷积操作。()
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第3题
卷积神经网络是Hopfield神经网络的延伸与拓展。()
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第4题
循环神经网络的并发性,比卷积神经网络好。()
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第5题
与传统的全连接神经网络相比,卷积神经网络引入了新模块卷积层和池化层()
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第6题
相比循环神经网络,卷积神经网络更适合处理图像识别问题()
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第7题
在卷积神经网络训练时,可以A输入进行旋转、平移、缩放等操作,从而提高模型泛化能力。()
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第8题
在多层神经网络学习中,基于标注大数据,通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比,卷积神经网络还需要自动优化的参数是()。
A.卷积矩阵(卷积核)
B.网络层数
C.目标函数
D.输入端和输出端的维数
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第9题
假设在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7x7,具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224x224x3,那么该层输出的维度是多少?
A.217x217x3
B.217x217x8
C.218x218x5
D.220x220x7
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第10题
卷积神经网络经常被用于图像识别、推荐引擎和自然语言识别等方向的应用。()
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