题目
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1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4题
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。
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
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