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[判断题]

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1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2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3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4题
卷积神经网络可以很好的处理图数据。()
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第5题
在多层神经网络学习中,基于标注大数据,通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比,卷积神经网络还需要自动优化的参数是()。

A.卷积矩阵(卷积核)

B.网络层数

C.目标函数

D.输入端和输出端的维数

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第6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7题
在纵向定距离跟驰场景中,神经网络Q学习算法的函数逼近器类型为()。

A.前馈神经网络

B.径向基神经网络

C.深度神经网络

D.卷积神经网络

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第8题
在卷积神经网络中,常用的池化方法有()。

A.最大池化法

B.平均池化法

C.概率池化法

D.最小池化法

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第9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10题
卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。()
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第11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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