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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
神经网络
防止
参数
发布时间:
2024-05-05 15:34:18
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相关试题
1.
对于卷积神经网络说法正确的有:() 选项: A、卷积神经网络具有天然的网络权重值共享和网络局部稀疏性连接的特性 B、卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等任务中有着广泛的应用 C、卷积神经网络中的池化层的目的是降低特征图的维度,进而降低卷积神经网络的参数量,减少过拟合 D、卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间,全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
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.
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
4.
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
5.
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
6.
【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
7.
卷积神经网络中卷积层的主要作用是 ().A.减少模型误差B.提取特征C.增加模型泛化能力D.减少模型过拟合现象发生的概率
8.
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、卷积神经网络的正向传播指从输入层、卷积层、池化层和全连接层的信息传播过程,不包含池化层到卷积层的传输。 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
9.
卷积神经网络中的卷积层通常用于提取局部特征。 选项: A:正确 B:错误
10.
卷积神经网络中的卷积层通常用于提取局部特征。 选项: A:True B:False
11.
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: 卷积神经网络的正向传播指从输入层、卷积层、池化层和全连接层的信息传播过程,不包含池化层到卷积层的传输。 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
12.
有关卷积核的大小对卷积神经网络的影响,哪个说法是正确的? 选项: A、大的卷积核对应的感受野比较大,更容易获得图像的特征 B、小的卷积核级联的效果等价于大卷积核的效果,但权重等参数会大大减少 C、过大的卷积核对应大量的参数,卷积神经网络不容易出现过拟合 D、小的卷积核可以获得图像比较细致的特征,它们组合起来可能降低网络的分类准确率
13.
卷积神经网络中的卷积层通常用于提取局部特征。判断 选项: A:正确 B:错误
14.
Dropout 技术在卷积神经网络中的作用是 选项: A、加速训练 B、减少过拟合 C、提高特征提取能力 D、增加模型复杂度
15.
以下有关卷积神经网络的说法哪些是正确的?选项: A:单纯增加卷积神经网络的深度不一定能获得比较好的性能; B:增加卷积神经网络每层卷积核的多样性可以改善网络的性能; C:采用小卷积的级联可以起到大卷积的作用,但减少了网络的参数和过拟合,因此可能获得较高的分类性能; D:卷积神经网络的特征图中的特征很容易归纳解释
16.
以下有关卷积神经网络的说法哪些是正确的?选项: A:单纯增加卷积神经网络的深度不一定能获得比较好的性能; B:增加卷积神经网络每层卷积核的多样性可以改善网络的性能; C:采用小卷积的级联可以起到大卷积的作用,但减少了网络的参数和过拟合,因此可能获得较高的分类性能; D:卷积神经网络的特征图中的特征很容易归纳解释
17.
在卷积神经网络(CNN)中,卷积层用于什么? 选项: A、降低图像分辨率 B、增加网络深度 C、捕获局部特征 D、执行全连接操作
18.
卷积神经网络中卷积层的作用是为了提取特征
19.
有关卷积神经网络的说法错误的是( ) A: 卷积神经网络的卷积操作一般不能跨通道 B: 对输入图像进行卷积操作,其卷积核的通道数可以与输入图像的通道数不一样 C: 基础的卷积神经网络一般包括卷积层、池化层和全连接层 D: 卷积的主要作用是提取特征,池化的主要作用是进行特征的筛选
20.
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:选项: A:CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。; B:由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。; C:CNN中的池化层用于降低特征图维数,以避免过拟合。; D:CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。
21.
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:( )A.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。B.由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。C.CNN中的池化层用于降低特征图维数,以避免过拟合。D.CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。
22.
中国大学MOOC: 卷积神经网络中的卷积层实现特征提取,池化层实现特征降维,全连接层为分类器。
23.
卷积神经网络中,每一个卷积核都可以提取特定的特征,不同的卷积核提取不同的特征,一般通过(___)算法确定卷积核的参数。
24.
卷积神经网络能做什么 答案: 分类回归#图像识别#特征提取#车牌识别
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