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ResNet的出现使得卷积神经网络不再受层数太深的限制,使得深度神经网络有了显著性的进展。( )
选项:
A:对
B:错
神经网络
层数
太深
发布时间:
2024-05-06 10:47:18
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相关试题
1.
下面不属于人工神经网络的是( )。 选项: A:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 B:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 C:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 D:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络
2.
现阶段常用的深度神经网络中的卷积层数大约在几千层到几万层之间。( )选项: A:对 B:错
3.
深度学习模型有哪些?( )。 选项: A:深度神经网络 B:卷积神经网络 C:循环神经网络 D:生成-对抗神经网络
4.
机器翻译是通过神经网络实现的? 选项: A:递归神经网络RNN B:卷积神经网络CNN C:残差神经网络ResNet D:统计学方法
5.
卷积神经网络是所谓深度神经网络的最重要的模型,深度就是隐层非常多的意思,深度越深,性能越好。( )选项: A:对 B:错
6.
CNN是()的缩写。 选项: A:卷积神经网络。 B:深度神经网络。 C:基于深度神经网络。 D:人工神经网络
7.
下列关于深度学习、深度神经网络的说法中,正确的有( )。选项: A:深度学习是一种基于深度神经网络 B:深度神经网络的基础是人工神经网络 C:深度学习常用的网络模型由VGG、LeNet5、AlexNet、ResNet D:深度神经网络指的是隐藏层特别多
8.
深度学习中的“深度”就是指神经网络里面隐藏层的层数( ) 选项: A:对 B:错
9.
深度学习模型有哪些?( )。A.循环神经网络B.卷积神经网络C.深度神经网络D.生成-对抗神经网络
10.
深度学习中的“深度”就是指神经网络里面隐藏层的层数( )选项: A:对 B:错
11.
深度卷积神经网络是深度前馈神经网络的稀疏化。
12.
依赖深度神经网络的机器学习称为深度学习,深度神经网络本身有三个重要的类型,分别是( )。 (多选题) 选项: A、递归神经网络 B、卷积神经网络 C、前馈神经网络 D、循环神经网络
13.
卷积神经网络的深度一般是看网络中( )的层数。 A: 隐藏层 B: 池化层 C: 卷积层 D: 全连接层
14.
判断题: 卷积神经网络是所谓深度神经网络的最重要的模型,深度就是隐层非常多的意思,深度越深,性能越好。( ) 选项: 选项: A、错 B、对
15.
下列常用的卷积神经网络模型中,哪个提出了残差学习模块?( ) 选项:A、AlexNetB、VGGNetC、InceptionNetD、ResNet
16.
《深度学习》目前,深度学习主要包括()? 选项: A:前馈神经网络 B:卷积神经网络 C:循环神经网络 D:对抗神经网络
17.
关于深度学习或深度神经网络的说法正确的有( ) 选项: A、深度学习采用多层前向神经网络 B、神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”,一般应具有多个隐藏层 C、深度神经网络相邻层节点之间有连接,但不一定是全连接 D、深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接
18.
在深度学习中,图像识别领域常用的CNN网络指的是() 选项:A、循环神经网络B、深度神经网络C、卷积神经网络D、人工神经网络
19.
人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。 ( )选项: A:对 B:错
20.
关于神经网络表述不正确的是( ) 选项: A、卷积神经网络是深度神经网络的一种,广泛用于机器视觉等领域 B、卷积神经网络中的卷积核均有一定的“感受野” C、本课程中的人脸识别实验,主要用的是卷积神经网络实现 D、神经网络受大脑工作机制启发,主要分为输入层、隐含层、输出层
21.
深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是: 选项: A:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱 B:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱 C:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱 D:隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强$;$隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱
22.
深度学习涉及的主要方法不包括( )。选项: A:深度置信网络(DBN) ; B:基于多层神经元的自编码神经网络 ; C:基于卷积运算的神经网络(卷积神经网络CNN) ; D:三层BP神经网络
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