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。（）

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

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

A.卷积层与池化层是一一配对的

B.多个3X3小卷积的级联效果与5X5和7X7的大卷积核功能相仿

C.使用了dropout减少过拟合

D.使用不同数量的卷积核拼成模块，同一模块特征图的尺寸不变

A.只能处理图像数据

B.只能在网络中使用卷积层

C.池化层只能添加一层

D.可以加入全连接层

A.卷积层

B.池化层

C.输入层

D.全连接层