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[单选题]

提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法不包括以下哪些方面？

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。

答案

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;同一隐层组合不同大小的卷积核函数;采用shortcut等方式，随着网络层次的加深，减少特征的损失

更多“提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法不包括以下哪些方面？”相关的问题

第1题

在卷积神经网络计算中，已知输入特征层大小为32x32x64, 使用标准卷积计算，带偏置项，卷积核大小为3*3，输出特征层数目为64，请问卷积层的参数个数为？

A.576

B.36928

C.640

D.36864

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第2题

A.576

B.36928

C.640

D.36864

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第3题

卷积神经网络中，卷积层可以实现特征提取，池化层可以实现特征降维。

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第4题

卷积神经网络中，卷积层的输入都从输入层获得。

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第5题

假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成0~9和英文字母（不区分大小写）的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（）。

A.36

B.62

C.10

D.26

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第6题

卷积神经网络的核心是通过卷积块自动提取图像的局部_______。

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第7题

关于卷积神经网络说法，错误的是（）。

A.在自然语言处理领域的应用比计算机视觉领域更广泛、更成功

B.图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理

C.卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程

D.模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路

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第8题

典型卷积神经网络LeNet-5的结构包括输入层、采样层、卷积层、输出层和

A.全连接层

B.隐藏层

C.汇聚层

D.卷积核

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第9题

关于卷积神经网络中池化处理（pooling) 的说法正确的是

A.在卷积神经网络中，卷积的下一步通常是进行池化处理(pooling)

B.池化处理主要是对不同位置的特征进行聚合统计

C.池化处理起到了减少了参数和降维的作用

D.平均值等

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第10题

卷积神经网络中最后是全连接层。

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