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[单选题]

ResNet-50有多少个卷积层?()

A.48

B.49

C.50

D.51

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第1题
假设输入是一张300×300彩色图像,第一个隐藏层使用了100个55卷积核做卷积操作,这个隐藏层有多少个参数(包括偏置参数)?()

A.7601

B.7600

C.7500

D.2501

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第2题
假设输入是一个300×300的彩色(RGB)图像,而没有使用卷积神经网络。如果第一个隐藏层有100个神经元,每个神经元与输入层进行全连接,那么这个隐藏层有多少个参数(包括偏置参数)?()

A.9000001

B.9000100

C.27000001

D.27000100

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第3题
()的层结构主要有:输入层、卷积层、池化层(汇聚层、下采样层)、输出层等,其他的还可以有全连接层,归一化层之类的层结构。

A.卷积神经网络

B.网络神经

C.识别神经

D.图像神经

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第4题
假设你的输入的维度为64x64x16,单个1x1的卷积过滤器含有多少个参数(包括偏差)()

A.2

B.17

C.4097

D.11

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第5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
卷积层的任务是计算输入数据与卷积核之间的卷积。()
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第8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9题
卷积神经网络的结构不包括()。

A.池化层

B.卷积层

C.激活层

D.全连接层

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第10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11题
能够提取出图片边缘特征的网络是()。

A.全连接层

B.池化层

C.卷积层

D.隐藏层

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