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[单选题]

下面关于卷积神经网络相关描述中,正确的说法是哪个?

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

答案
卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接,也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是局部连接,最后的层是全连接
更多“下面关于卷积神经网络相关描述中,正确的说法是哪个?”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

在人工神经网络中,能够提取出图片边缘特征的层是()。

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.输出层

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第3题

卷积神经网络的正向传播过程是指从输入层到输出层的信息传播过程,该过程包括的计算有()

A.卷积计算

B.池化计算

C.Relu计算

D.全连接计算

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第4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5题

对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中,通过误差后向传播来优化调整网络参数,请问下面哪个不是通过误差后向传播来优化的 ()。

A.模型的隐藏层数目

B.激活函数中的参数

C.全连接层的链接权重

D.卷积滤波矩阵中的参数

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第6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7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8题

关于本节提到的深度卷积神经网路参数表示方法,以下说法正确的是

A.N代表的是输入和输出特征图的batch size

B.H代表卷积核的高度

C.S代表输入特征图的宽度

D.E代表输出特征图的宽度

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第9题

卷积神经网络是所谓深度神经网络的最重要的模型,深度就是隐层非常多的意思,深度越深,性能越好。
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第10题

卷积神经网络是所谓深度神经网络的最重要的模型,深度就是隐层非常多的意思,深度越深,性能越好。
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