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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

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1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2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3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4题
假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络做好一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()

A.1

B.500

C.300

D.100

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第5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6题
假设在ImageNet数据集(对象识别数据集)上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。()
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第7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8题
为什么在上RNN(循环神经网络)可以应用机器翻译将英语翻译成法语()

A.因为它可以被用做监督学习

B.严格意义上它比卷积神经网络(CNN)效果更好

C.它比较适合用于当输入/输出是一个序列的时候(例如.一个单词序列)

D.RNNs代表递归过程.想法->编码->实验->想法->…

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第9题
提升卷积核(convolutionalkernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。()
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第10题
卷积神经网络可以很好的处理图数据。()
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