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题目内容（请给出正确答案）

[多选题]

卷积神经网络过深或过宽后，会导致以下哪些问题（）。

A.容易过拟合

B.计算复杂度大

C.梯度容易消失

D.精度容易下降

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更多“卷积神经网络过深或过宽后，会导致以下哪些问题（）。”相关的问题

第1题

在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享？（)

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.全连接神经网络

D.感知器

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第2题

卷积神经网络中的池化操作，可以实现以下哪些效果（）。

A.边缘检测

B.提取图像特征

C.降维

D.减少网络参数

E.避免过拟合

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第3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4题

下列哪个神经网络结构会发生权重共享（）。

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.全连接神经网络

D.Softmax层

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第5题

下列哪个神经网络结构会发生权重共享（）。

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.全连接神经网络

D.选项A和B

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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

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8题

对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题（)

A.感知器

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.全连接神经网络

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第9题

在下列选项中，哪些场景属于卷积神经网络的典型应用场景（）。

A.数值计算

B.图像识别

C.图像分类

D.知识图谱

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第10题

以下那种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构（）？

A.LeNet

B.AlexNet

C.VGG

D.ResNet

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第11题

环剥宽度为枝径的1/8-1/10，过宽或过窄出现不良后果。环剥深度则达木质部，过深或过浅均不宜。（)

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