题目
第2题
A.卷积神经网络同时具备全连接神经网络和卷积运算的特点
B.卷积神经网络是一种前馈型神经网络
C.每个卷积层可包含多个卷积核来进行特征提取
D.卷积神经网络的特征提取阶段包括卷积层和池化层
第3题
A.采用不同大小的卷积:在开始的卷积层采用大卷积核获得粗大的特征,然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征
B.同一隐层组合不同大小的卷积核函数
C.采用shortcut等方式,随着网络层次的加深,减少特征的损失
D.多增加池化操作
第4题
A.576
B.36928
C.640
D.36864
第5题
A.576
B.36928
C.640
D.36864
第6题
A.采用不同大小的卷积:在开始的卷积层采用大卷积核获得粗略的特征,然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征。
B.采用shortcut等方式,减少特征的损失。
C.增加池化操作。
D.在不同隐层调整卷积核大小。
第7题
A.采用不同大小的卷积:在开始的卷积层采用大卷积核获得粗略的特征,然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征。
B.采用shortcut等方式,减少特征的损失。
C.增加池化操作。
D.在不同隐层调整卷积核大小。
第8题
A.每个卷积层中的卷积核都需要处理全部接受到的信息
B.卷积神经网络是目前网络深度最深的深度神经网络模型之一
C.卷积核用来实现对输入信号的各种处理,不同的卷积核实现不同的功能
D.池化操作对多个卷积核得到的信息进行降维,只保留重要信息
第9题
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