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[单选题]

64、下列关于卷积神经网络的说法不正确的是

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

答案
全连接网络可以看成是卷积核大小与输入节点个数相同的特殊的卷积神经网络;池化操作是为了尽量保留原有信息的基础上,减少模型参数个数。
更多“64、下列关于卷积神经网络的说法不正确的是”相关的问题

第1题

2、下列对于卷积神经网络的描述,错误的是______。

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

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第2题

171、卷积神经网络中,同一卷积层所有的卷积核大小必须相同
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第3题

现有一个两层的卷积神经网络,第一层是常规的卷积层,输入输出的通道数为3和64,卷积核大小为3×3;第二层是分组卷积层(group convolution layer),分为4组,输入输出通道数为64和32,卷积核大小为3×3。则该网络的参数个数为()
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第4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5题

下列关于CNN的说法不正确的是()

A.CNN 只能通过降采样层减少参数。

B.每个卷积核都会将图像生成为另一幅特征映射图,即:一个卷积核提取一种特征。

C.为了使特征提取更充分,可以添加多个卷积核以提取不同的特征,也就是,多通道卷积。

D.对于多通道卷积,每个通道使用一个卷积核进行卷积操作,然后将这些特征图相同位置上的值相加,生成一张特征图。

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第6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7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.隐含层

C.汇聚层

D.卷积核

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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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