请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 搜题小帮手 官方老师解答 )
答案：
以下文字与答案无关
提示：有些试题内容 显示不完整,文字错误 或者 答案显示错误等问题，这是由于我们在扫描录入过程中 机器识别错误导致,人工逐条矫正总有遗漏，所以恳请 广大网友理解。
相关试题
- 1.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
- 2.对于某卷积层，关于卷积核大小的描述（假设通道数固定）正确的是哪个？选项： A:卷积核只能选择3、5、7等奇数值。; B:卷积核越大，其取得的特征越全面，得到的特征图越大。; C:卷积核越小，更新参数的计算量越少，但更容易得到局部的特征。; D:卷积核越大，越容易提取细节特征
- 3.对于某卷积层，关于卷积核大小的描述（假设通道数固定）正确的是哪个？ 选项： A:卷积核越小，更新参数的计算量越少，但更容易得到局部的特征。 B:卷积核越大，其取得的特征越全面，得到的特征图越大。 C:卷积核越大，越容易提取细节特征 D:卷积核只能选择3、5、7等奇数值。
- 4.卷积神经网络的参数在（ ）中选项： A:池化核 B:卷积核 C:卷积核和全连接层 D:激活函数
- 5.下面有关卷积神经网络的说法正确的是哪个？选项： A:卷积核越大越好; B:不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核; C:在卷积层之前使用池化操作，可以减少卷积层参数量; D:类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量
- 6.卷积神经网络中的卷积核按照什么顺序对图像进行扫描?
- 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.卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。
- 9.关于卷积层的说法，错误的是（）A.卷积核的尺寸是由人为指定的B.卷积核的参数值是人为指定的C.卷积层可以作为神经网络的隐藏层D.特征图是为卷积层的最终输出
- 10.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
- 11.关于卷积层的说法，错误的是A.卷积层可以作为神经网络的隐藏层B.卷积核的参数值是人为指定的C.卷积核的尺寸是由人为指定的D.特征图是为卷积层的最终输出
- 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.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
- 14.是同高斯核与自身进行卷积，再将生成的卷积核与图像卷积等同于对图像进行两次高斯卷积（ ） 选项： A:对 B:错
- 15.卷积神经网络中，同一卷积层所有的卷积核大小必须相同
- 16.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
- 17.卷积滤波是通过消除特定的空间频率来增强图像，其核心是卷积核。卷积核以来表示
- 18.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
- 19.下列关于卷积神经网络的说法不正确的是选项： A:每个卷积层中的卷积核都需要处理全部接受到的信息; B:卷积神经网络是目前网络深度最深的深度神经网络模型之一; C:卷积核用来实现对输入信号的各种处理，不同的卷积核实现不同的功能; D:池化操作对多个卷积核得到的信息进行降维，只保留重要信息
- 20.4-下列关于卷积神经网络的说法正确的是A.全连接网络可以看成是卷积核大小与输入节点个数相同的特殊的卷积神经网络B.池化操作是为了尽量保留原有信息的基础上，减少模型参数个数。C.卷积神经网络的训练不依赖于反向传播算法D.卷积核大小决定了一次卷积运算得到的结果的大小
- 21.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
