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卷积神经网络中,同一卷积层所有的卷积核大小必须相同
神经网络
同一
发布时间:
2024-05-05 15:34:18
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1.
卷积神经网络中,同一卷积层所有的卷积核大小必须相同( )A.正确B.错误
2.
卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。
3.
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
4.
提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法包括以下哪些方面?选项: A:采用不同大小的卷积:在开始的卷积层采用大卷积核获得粗大的特征,然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征; B:同一隐层组合不同大小的卷积核函数; C:采用shortcut等方式,随着网络层次的加深,减少特征的损失; D:多增加池化操作
5.
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
6.
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
7.
卷积神经网络中,卷积层的层数和每一层卷积核的个数是( )。 选项: A:人为规定的 B:通过卷积神经网络的预测过程得到的 C:通过卷积神经网络的训练过程得到的 D:随机的
8.
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
9.
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
10.
关于卷积神经网络,下列说法不正确的是( ) 选项: A、全连接层起到分类器的作用 B、卷积核大小需要事先确定 C、卷积神经网络由卷积层,池化层和全连接层构成 D、池化层上也有需要学习的参数
11.
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
12.
卷积神经网络中其中一般含有的特殊神经网络层:卷积层与池化层。( )选项: A:对 B:错
13.
在卷积神经网络中,每个卷积层都会产生一个与原始输入图像大小相同的特征图。( ) 选项: A:对 B:错
14.
卷积神经网络中卷积层的作用是()
15.
在卷积神经网络计算中,已知输入特征层大小为32x32x64, 使用标准卷积计算,带偏置项,卷积核大小为3*3,输出特征层数目为64,请问卷积层的参数个数为?选项: A:576; B:36928; C:640; D:36864
16.
增加卷积核的大小对于改进卷积神经网络的效果是必要的吗?( )
17.
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
18.
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A.全连接层B.隐藏层C.汇聚层D.卷积核
19.
卷积神经网络中的卷积核按照什么顺序对图像进行扫描?
20.
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
21.
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
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