题目内容
（请给出正确答案）
[单选题]
卷积神经网络可以对一个输入进行多种变换（旋转、平移、缩放），这个表述正确吗（）。
A.对的
B.不知道
C.看情况
D.不对
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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.220×220×10
B.220×220×5
C.224×224×10
D.224×224×5
A.217x217x3
B.217x217x8
C.218x218x5
D.220x220x7
A.218x218x5
B.217x217x8
C.217x217x3
D.220x220x5
A.非监督学习的样本数据是要求带标签的
B.监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签
C.强化学习以输入数据作为对模型的反馈
D.卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据
