下面关于MobileNet算法的描述中，错误的说法是哪个？

A.卷积中的通道数量只能是1或3

B.池化核大小与步长相等

C.Padding时各方向的填充不一定对称

D.卷积核越小，卷积后的结果越抽象

A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络，降低了Fast-RCNN的mAP

B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担，这也提高了算法的速度

C.舍弃了R-CNN的多尺度池化，提高了算法的速度

D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络

A.算法必须有输出

B.算法就是程序

C.算法不一定有输入

D.算法必须在有限步执行后能结束

A.Hadoop的核心计算能力的体现。适用于大批量的集群任务。

B.核心思想是把一个规模较大的任务拆分成多个规模较小的任务同时并行处理，然后将各个结果归约聚合。

C.计算过程分为Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段。

D.可编写模块已经封装好，用户直接调用不允许修改。

A.同一问题可以有不同的算法

B.算法只能用自然语言来描述

C.算法只能用图形方式来表示

D.算法不可以用伪码描述

A.算法最终必须由计算机程序实现

B.为解决某问题的算法和为该问题编写的程序含义是相同的

C.算法的可行性是指指令不能有二义性

D.其它三项说法都是错误的

A.是连续优化问题

B.目前没有找到有效的多项式算法

C.可以看成是最优次序问题

D.是NP完全问题

A.BP神经网络是前馈神经网络

B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的

C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层

D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射

A.R-CNN

B.Fast R-CNN

C.Faster R-CNN

D.YOLO v1

A.是近似算法，可以任意逼近最优解

B.基于直观和经验构造的算法

C.一般简单易行，速度快

D.遗传算法等仿生算法是启发式算法