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[单选题]

卷积神经网络中每层卷积层(convolutional layer)由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到,其作用是()。

A.增强图像

B.简化图像

C.特征提取

D.图像处理

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第1题
卷积神经网络中每层卷积层(Convolutional layer)由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到,其作用是()。

A.增强图像

B.简化图像

C.特征提取

D.图像处理

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第2题
卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享()。

A.对

B.错

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第3题
在经典的卷积神经网络模型中,Softma函数是跟在什么隐藏层后面的?()

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.以上都可以

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第4题
当在卷积神经网络中加入池化层(poolinglayer)时,变换的不变性会被保留,是吗()。

A.不知道

B.看情况

C.是

D.否

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第5题
以下关于卷积神经网络CNN错误的是()

A.卷积神经网络只能处理图像信息

B.卷积神经网络是深度学习的代表算法之一

C.卷积神经网络可以用于遥感图像的分割

D.卷积神经网络不只包含卷积层

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第6题

以下哪层是卷积神经网络的组成部分()。

A.卷积层

B.中间层

C.池化层

D.全连接层

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第7题
假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7×7,具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少()。

A.217x217x3

B.217x217x8

C.218x218x5

D.220x220x7

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第8题
对于卷积神经网络而言,减少梯度消失不适合采用以下哪些方法()?

A.增大学习率

B.减少网络深度(隐层个数)

C.skipconnection

D.减少通道数

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第9题
卷积神经网络的第一层中有10个卷积核,每个卷积核尺寸为55,步长为1,不补零,该层的输入图片的维度是224×224×3,那么该层输出的维度是()。

A.220×220×10

B.220×220×5

C.224×224×10

D.224×224×5

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第10题
假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核,同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少()。

A.218x218x5

B.217x217x8

C.217x217x3

D.220x220x5

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第11题
关于卷积神经网络的叙述中正确的是()。

A.可用于处理时间序列数据

B.可用于处理图像数据

C.卷积网络中使用的卷积运算就是数学中的卷积计算

D.至少在网络的一层中使用卷积

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