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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

卷积神经网络能通过卷积以及池化等操作将不同种类的鸟归为一类。关于卷积神经网络能达到该效果的原因，下列说法不正确的是（）。

A.同样模式的内容（如鸟嘴）在图像不同位置可能出现

B.池化之后的图像主体内容基本不变

C.不同种类鸟的相同部位（如鸟嘴）形状相似

D.池化作用能使不同种类鸟变得相似

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更多“卷积神经网络能通过卷积以及池化等操作将不同种类的鸟归为一类。…”相关的问题

第1题

卷积神经网络通过哪些措施来保证图像对位移、缩放、扭曲的鲁棒性（）。

A.局部感受野

B.共享权值

C.池采样

D.正则化

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第2题

下面关于深层网络模型的介绍中，哪个说法是正确的（)？

A.在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中

B.ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升

C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像

D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布

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第3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4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5题

卷积神经网络中常用的池化函数包括（）。

A.最大池化函数

B.L2范数

C.相邻矩形区域内的平均值

D.基于据中心像素距离的加权平均函数

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第6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7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8题

自然语言处理、语音识别、股票交易、气象预测等应用适合采用（）处理。

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.多层神经网络

D.单层神经网络

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第9题

下列属于CNN关键层的是（）。

A.输入层

B.卷积层

C.激活层

D.池化层

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第10题

以下哪个是AlexNet的创新点（)？

A.共享权重

B.dropout

C.Relu激活函数和重叠池化

D.双GPU训练(分组卷积)

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第11题

哪些项不属于使用池化层相比于相同步长的卷积层的优势（）。

A.参数更少

B.可以获得更大下采样

C.速度更快

D.有助于提升精度

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