题目
A.零填充
B.局部感知
C.参数共享
D.全连接
第1题
A.A.局部感受野
B.B.权值共享
C.C.亚采样
D.D.全局监控
第6题
A.217x217x3
B.217x217x8
C.218x218x5
D.220x220x7
第7题
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
第10题
A.全连接层的作用就是分类,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连接,将前一层的特征进行进一步组合
B.损失函数的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数
C.卷积神经网络中的池化层又称为下采样层,该层的目的是降低特征图的维度,进而降低卷积神经网络的参数量,减少过拟合
D.卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间,全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
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