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[判断题]

卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成,能够处理输入的二维数据。()

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第1题
卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层,一般激活函数在卷积层后进行使用。()
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第2题
在卷积神经网络中,最后一层一般是全连接层,在全连接层中我们使用以下哪个函数作为激活函数?()

A.Softmax函数

B.SoftPlus函数

C.Sigmoid函数

D.Relu函数

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第3题
以下哪些结构属于BP神经网络?()

A.输入层

B.隐含层

C.输出层

D.卷积层

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第4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5题
卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸,常见的池化有()。

A.最大池化层

B.平均池化层

C.乘积池化层

D.最小池化层

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第6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)。()
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第7题
对于卷积神经网络而言,减少梯度消失不适合采用以下哪些方法()?

A.增大学习率

B.减少网络深度(隐层个数)

C.skipconnection

D.减少通道数

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第8题
卷积操作是卷积神经网络所具备的一个重要功能,对一幅图像进行高斯卷积操作的作用是()。

A.对图像进行增强

B.对图像进行裁剪

C.对图像进行平滑(模糊化)

D.对图像进行分类

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第9题
关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是?()

A.常用的池化方法有最大池化和平均池化

B.经过池化的特征图像变小了

C.池化层可以起到降维的作用

D.池化操作采用扫描窗口实现

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第10题
与R-CNN相比,有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个()?

A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络,降低了Fast-RCNN的mAP

B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担,这也提高了算法的速度

C.舍弃了R-CNN的多尺度池化,提高了算法的速度

D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络

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第11题
下面关于卷积神经网络相关描述中,正确的说法是哪个()?

A.卷积中的通道数量只能是1或3

B.池化核大小与步长相等

C.Padding时各方向的填充不一定对称

D.卷积核越小,卷积后的结果越抽象

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