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- 1.下列哪一项不属于图像卷积运算的过程 选项： A、卷积核中心依次覆盖在图像上的每一个像素点上进行运算 B、将卷积核的值直接与其覆盖的像素灰度值相乘并累加作为卷积核中心当前覆盖点 C、将卷积核覆盖上图像做运算前，要先将卷积核旋转180度 D、卷积运算每一个步骤得到的值要存储新开的内存中，不能直接在原图上进行修改
- 2.卷积运算中，下列一项处理图像边缘的像素点的方法是错误的？选项： A:根据卷积核的大小，忽略图像周围一圈的像素; B:根据卷积核的大小，在图像周围先填充一圈纯黑或纯白然后进行卷积运算; C:根据卷积核的大小，在图像边缘新增一圈像素点并根据图像边缘的像素进行插值; D:在图像边缘进行卷积运算的时候，调整卷积核的大小
- 3.下列说法错误的是______。选项： A:卷积核一次移动的像素数称为步长; B:卷积核的尺寸决定了卷积运算的范围; C:对图像边界不填充，卷积运算后的图像与原图像大小相同; D:进行图像卷积运算时，步长等于卷积核的边长n，相当于对图像缩小了n倍
- 4.关于卷积核，下列说法错误的是______。 选项： A、卷积核又称为卷积模板或卷积窗口 B、卷积核的尺寸决定了卷积运算的范围 C、卷积核中的数字代表该点与其周围点的像素值 D、卷积核的边长尺寸应是一个奇数，以确保中心点的存在
- 5.卷积运算可以将原图像变换为一幅新图像，这幅新图像有时比原图像更清楚地表示了某些特征，这里用到的变换模板又被称为（ ）。 选项： A:卷积层 B:卷积池 C:卷积核 D:池化核
- 6.卷积运算可以将原图像变换为一幅新图像，这幅新图像有时比原图像更清楚地表示了某些特征，这里用到的变换模板又被称为（ ）。A.卷积核B.卷积层C.卷积池D.池化核
- 7.在卷积神经网络中，通过卷积核在图像滑动所生成的图像称为______。
- 8.对于同样尺寸的张量和卷积核，通过三种卷积类型运算，same卷积得到的结果尺寸最大.。（ ）选项： A:对 B:错
- 9.15×15的图像使用3×3的卷积核进行卷积操作，步长为1，得到图像的尺寸为（）。
- 10.中国大学MOOC: 图像卷积运算是将模板在输入图像中逐像元移动，每到一个位置就把模板的值与其对应的像元值进行乘积运算并求和，从而得到输出图像对应于模板______位置的像元灰度值。
- 11.卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像，它们的核心是卷积核，卷积核的大小，以来表示
- 12.神经网络卷积运算的本质是提取特征，卷积核的参数实际上就是神经元输入的____________。
- 13.在卷积神经网络中.若输入图像的尺寸为224*224*3.卷积核的尺寸为5*5*3.卷积步长为4.padding为0.则输入图像与该卷积核卷积之后得到的特征图的尺寸为.（ ） 选项： A:53*53*3 B:54*54*3 C:54*54*1 D:44*44*1
- 14.在卷积神经网络中.若输入图像的尺寸为224*224*3.卷积核的尺寸为5*5*3.卷积步长为4.padding为0.则输入图像与该卷积核卷积之后得到的特征图的尺寸为.（ ） 选项： A、53*53*3 B、44*44*1 C、54*54*1 D、54*54*3
- 15.卷积是一种向量和矩阵的数学运算。对图像而言，做卷积实际上就是一种（）。选项： A:一种基本的逻辑运算 B:做卷积实际是滤波操作 C:平均池化 D:以上都不对
- 16.100.输入32*32的图像，用大小5*5的卷积核做步长为1的卷积计算，输出图像的大小是
- 17. 关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是() 选项： A:卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类 B:使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理 C:图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等 D:使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n—gram 模式提取的特征类似
- 18.关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是 选项： A:使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n-gram模式提取的特征类似; B:图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等; C: 卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类，没有相关文献; D:使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理
- 19.关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是( ) 选项： A: 卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类 B: 使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理 C: 图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等 D: 使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n—gram
- 20.下列对于卷积神经网络的描述，错误的是______。 选项： A:卷积神经网络同时具备全连接神经网络和卷积运算的特点; B:卷积神经网络是一种前馈型神经网络; C:每个卷积层可包含多个卷积核来进行特征提取; D:卷积神经网络的特征提取阶段包括卷积层和池化层
