题目内容
（请给出正确答案）
A.卷积核只能选择3、5、7等奇数值。
B.卷积核越大，其取得的特征越明显，学习到的特征越多。
C.卷积核越小，其计算量越多，训练模型的时间越长。
D.卷积核越大，越容易提取细节特征
如果结果不匹配，请 联系老师 获取答案
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A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征，而权值共享大大降低了网络的训练难度
B.通道数量越多，获得的特征图(Featuremap)就越多
C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作，在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变
D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值，而后者可能会忽略来自图像边缘的值
A.576
B.36864
C.36928
D.36128
A.393932
B.404032
C.444416
D.292932
A.使用较小的卷积，并统一卷积核的大小
B.使用定点计算的神经网络代替浮点运算
C.使用ReLU作为非线性激发函数
D.增加网络的深度
输入图像为37×37，经过第一层卷积（卷积核数量为25，每个卷积核大小为5×5，paddding方式为valid，步长为1）和池化层（卷积核大小为3×3，paddding方式为valid，），输出特征图大小为（）。
A.10×10
B.11×11
C.12×12
D.13×13
A.FasterRCNN主要是采用选择性搜索实现候选框提取
B.FasterRCNN使用SVM进行目标类别分类
C.FasterRCNN使用一个卷积实现分类和位置微调
D.FasterRCNN的损失函数与RCNN相同，位置损失函数采用交叉熵
A.对数据进行降维，减少数据特征，减少网络参数和运行次数，避免过拟合
B.针对图像中的像素进行处理，并将卷积得到的特征结果中的所有负像素值替换为零；激励函数使用relu函数时会针对图像中的像素进行处理，并将卷积得到的特征结果中的所有负像素值替换为零；特征提取和锐化是在卷积层完成的
C.池化层常被用于提取图像的边缘特征
D.池化层常被用于图像的锐化
