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卷积神经网络中池化层的主要作用是 ().
A:减少模型过拟合现象发生的概率
B:增加模型泛化能力
C:提取特征
D:减少网络模型参数
神经网络
模型
现象
发布时间:
2024-05-09 21:29:51
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1.
【单选题】下列关于卷积神经网络(CNN)的说法中,错误的有() A. 卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B. 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 C. 卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取,池化层的作用是降低特征的维度,进而减小参数量,减少过拟合 D. 卷积神经网络的全连接层的作用是分类
2.
下列关于卷积神经网络(CNN)的说法中,错误的有( )选项: A:卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B: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 C:卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取,池化层的作用是降低特征的维度,进而减小参数量,减少过拟合 D:卷积神经网络的全连接层的作用是分类
3.
卷积神经网络中池化层的作用是( )。 选项: A:寻找图像中的细节特征 B:输入图片 C:减少下一层的计算,防止过拟合 D:输出图片
4.
在深度学习中,正则化的作用是什么? 选项: A: 增加模型的复杂度 B: 减少模型的复杂度 C: 增加模型的拟合能力 D: 减少模型的拟合能力
5.
在卷积神经网络模型中,softmax函数常常跟在什么层后面?()A.卷积层B.池化层C.全连接层D.激活层
6.
在卷积神经网络中,池化可以起到减少过拟合的作用。选项: A:正确; B:错误
7.
卷积神经网络中,卷积的作用( ) 选项: A、提取图像局部特征 B、减少网络参数,防止过拟合 C、降低特征维数 D、用于分类
8.
43.下列描述中属于特征选择的优点有( )。 选项: A:解决模型自身的缺陷 B:减少过拟合 C:提升模型的性能 D:增强模型的泛化能力
9.
在卷积神经网络中,用于减少空间维度的是?() A. 卷积层 B. 全连接层 C. 池化层 D. 正则化层
10.
在卷积神经网络中,用于减少空间维度的是?(C) A. 卷积层 B. 全连接层 C. 池化层 D. 正则化层
11.
在卷积神经网络模型中,softmax函数常常跟在什么层后面?() 选项: A、A.卷积层 B、B.池化层 C、C.全连接层 D、D.激活层
12.
如何提高模型的泛化能力A.使用更多的数据进行训练B.减少训练时间C.增加神经网络的层数D.提高算力
13.
深层人工神经网络具有很强的表示能力,但经常出现过拟合。为了提高神经网络的泛化能力,下列不能提高泛化能力的方法( )选项: A:参数范数惩罚 B:提前终止训练 C:集成 D:增加模型的复杂度
14.
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题,关于这些问题以下说法错误的是选项: A:复杂的模型时容易发生欠拟合问题; B:神经网络不会出现过拟合问题; C:正则化方法可以减少过拟合问题; D:增加数据量不能减少过拟合问题
15.
训练分类机器学习模型时需要避免过拟合和欠拟合的问题,关于这些问题以下说法错误的是选项: A:复杂的模型时容易发生欠拟合问题; B:神经网络不会出现过拟合问题; C:正则化方法可以减少过拟合问题; D:增加数据量不能减少过拟合问题
16.
卷积神经网络中,卷积层可以实现特征提取,池化层可以实现特征降维。A.正确B.错误
17.
84.在经典的卷积神经网络模型中,Softmax函数是跟在什么隐藏层后面的? A.卷积层;;B.池化层;;C.全连接层;;D.以上都可以
18.
然而使用神经网络需要(),否则必将出现过拟合问题从而降低网络泛化能力( )选项: A:适当网络模型的复杂度 B:控制模型的权重参数 C:的到高的拟合度 D:都不对
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