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[多选题]
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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A.局部感受野
B.共享权值
C.池采样
D.正则化
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
A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型
B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算
C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算
D.边缘计算就是一种人工智能