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第1题
全连接的神经网络应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。
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第2题
全连接的神经网络应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。
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第3题
与全连接前馈神经网络相比,用于图像分类的卷积神经网络CNN主要通过________操作来减少网络参数数量,提高训练效率。
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第4题
卷积神经网络通常比全连接神经网络参数少,因此能力更差
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第5题
假设输入的图像为100*100像素(RGB)的图像,并且没有使用卷积神经网络。如果第一个隐藏层有50个神经元,每个神经元与输入图像是全连接的关系,则这个隐藏层需要多少参数(包括偏置参数)?
A.1, 500, 000
B.1, 500, 050
C.500, 000
D.1, 500, 001
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第6题
假设输入的图像为100*100像素(RGB)的图像,并且没有使用卷积神经网络。如果第一个隐藏层有50个神经元,每个神经元与输入图像是全连接的关系,则这个隐藏层需要多少参数(包括偏置参数)?
A.1, 500, 000
B.1, 500, 050
C.500, 000
D.1, 500, 001
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第7题
假设输入的图像为100*100像素(RGB)的图像,并且没有使用卷积神经网络。如果第一个隐藏层有50个神经元,每个神经元与输入图像是全连接的关系,则这个隐藏层需要多少参数(包括偏置参数)?
A.1, 500, 000
B.1, 500, 050
C.500, 000
D.1, 500, 001
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第8题
全连接神经网络是一种反馈神经网络,采用反向传播算法训练神经网络的连接权值。
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第9题
假设图像大小为100*100,中间有4个神经元,如果采用局部连接神经网络,假设每个神经元与原图中10*10的区域进行连接,则有()个参数。
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