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AlexNet与LeNet相比,具有更深的网络结构,包含5层卷积和3层全连接
选项:
A:正确
B:错误
网络
相比
更深
发布时间:
2024-05-24 10:02:48
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1.
以下哪种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构() 选项: A、LeNet B、AlexNet C、GoogLeNet D、ResNets
2.
以下哪个关于卷积神经网络的说法是错误的? 选项: A:典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成; B:卷积神经网络训练时值学习每层神经元的阈值; C:AlexNet是一个8层的卷积神经网络; D:目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层
3.
以下哪个关于卷积神经网络的说法是错误的?选项: A:典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成; B:卷积神经网络训练时值学习每层神经元的阈值; C:AlexNet是一个8层的卷积神经网络; D:目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层
4.
以下哪个关于卷积神经网络的说法是错误的? 选项: A、典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成 B、AlexNet是一个8层的卷积神经网络 C、卷积神经网络训练时值学习每层神经元的阈值 D、目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层
5.
以下哪个关于卷积神经网络的说法是错误的? 选项: A:典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成; B:卷积神经网络训练时学习的是每层神经元的值; C:AlexNet是一个8层的卷积神经网络; D:目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层
6.
A.典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成B.卷积神经网络训练时学习的是每层神经元的值C.AlexNet是一个8层的卷积神经网络D.目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层
7.
以下神经网络不属于卷积神经网络的算法是( ) 选项: A、 LeNet B、 AlexNet C、 GoogLeNet D、 LSTM
8.
典型卷积神经网络LeNet-5的结构包括输入层、采样层、卷积层、输出层和 选项: A、全连接层 B、隐藏层 C、汇聚层 D、卷积核
9.
以下神经网络不属于卷积神经网络的算法是|)。 选项: A: LeNet B: AlexNet C: GoogLeNet D: LSTM
10.
以下神经网络不属于卷积神经网络的算法是()。 选项: A:LSTM B:Alexnet C:GoogLeNet D:LeNet
11.
典型卷积神经网络LeNet-5的结构包括输入层、采样层、卷积层、输出层和 选项:A.全连接层B.隐藏层C.汇聚层D.卷积核
12.
卷积神经网络结构不包括( )。选项: A:卷积层 B:池化层 C:反馈层 D:全连接层
13.
以下网络结构中可以应用于图像识别任务的是()。 选项: A:LeNet-5 B:AlexNet C:CNN D:VGG-net
14.
卷积神经网络结构中不包括( ) 。 选项: A、卷积层 B、池化层 C、全连接层 D、遗忘门
15.
以下网络结构中可以应用于图像识别任务的是()。 选项: A:LeNet-5 B:AlexNet C:N D:VGG-ne
16.
哪一项不属于卷积神经网络结构 选项: A:LeNet B:ResNet C:VGGNet D:RNN
17.
关于卷积神经网络,以下说法正确的是 选项: A:LeNet-5是卷积神经网络; B:池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。; C:与全连接的神经网络相比,CNN应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。; D:卷积层的特点是参数共享
18.
卷积神经网络是一个全连接的神经网络,中间隐层通常包含多个卷积层。选项: A:正确; B:错误
19.
关于卷积神经网络,以下说法正确的是A.LeNet-5是卷积神经网络B.池化层可以非常有效地缩小参数矩阵的尺寸,从而减少后面的卷积层或者全连接层中的参数数量。C.与全连接的神经网络相比,CNN应用于图像处理时可能会导致一个严重的参数数量的膨胀的问题。D.卷积层的特点是参数共享
20.
以下网络结构中可以应用于图像识别任务的是()。(单选题) 选项: A:LeNet-5 B:AlexNet C:CNN D:VGG-net
21.
卷积神经网络的主要包含卷积层、激活函数层、池化层和全连接层
22.
卷积神经网络包括下面哪些网络结构:()A.全连接层B.卷积层C.池化层D.输出层
23.
卷积神经网络的输入层一般包含包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑。
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