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[判断题]

卷积神经网络中,对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化(pooling)。池化不会丢失图像的信息,也不会降低其空间分辨率。()

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第1题
卷积神经网络适合对格点化(grid-liketopology)特征的数据,如像素和音频进行学习。()
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第2题
在卷积神经网络中,可以利用多个不同的卷积核进行卷积操作。()
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第3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4题
卷积神经网络更靠后的一些层可检测完整的物体、复杂的特征。()
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第5题
下列对卷积神经网络描述正确的是()

A.只能处理图像数据

B.只能在网络中使用卷积层

C.池化层只能添加一层

D.可以加入全连接层

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第6题
下面关于SSD算法的描述中,正确的说法是哪个()?

A.SSD采用了Anchor机制使用全图各个位置多尺度区域特征进行回归

B.SSD中多尺度特征图将卷积层改成全连接层

C.SSD中辅助卷积层是用于物体对象分类

D.SSD中大尺度特征图主要用来检测大物体

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第7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8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9题
图卷积神经网络是一种能对图数据进行处理的方法。()
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第10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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