题目
A.增加可调整参数的隐层数目
B.使用图像进行旋转、裁剪、拉伸、裁剪等进行样本增强
C.采用小卷积核,提高通道的个数
D.增强特征获取能力对样本按照一定的方式排序
第3题
A.卷积神经网络、图形、实例分割
B.卷积神经、网络、图像语义分割
C.CNN图像、语义分割
D.卷积神经网络、图像、语义分割
第4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
第8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
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