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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

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1题
下面有关深度学习、目标检测和边缘计算的说法,正确的是哪些()?

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

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第2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3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4题
下列哪一项在神经网络中引入了非线性()

A.随机梯度下降

B.修正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上都不正确

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第5题
下列哪一项在神经网络中引入了非线性()。

A.随机梯度下降修

B.正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上答案都不正确

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第6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7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8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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第9题
属于卷积神经网络应用方向的是()。

A.图像分类

B.目标检测

C.图像语义分割

D.以上答案都正确

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第10题
属于卷积神经网络应用方向的是()。

A.图像分类

B.目标检测

C.图像语义分割

D.以上答案都正确

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第11题
多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择?()

A.随机森林分类器

B.卷积神经网络

C.梯度爆炸

D.上述所有方法

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