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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
神经网络
每个
原始
发布时间:
2024-06-21 22:08:27
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1.
全卷积神经网络(FCN)可以接受任意尺寸的输入图像,引入()操作对最后一个卷积层上的特征图进行上采样,使特征图恢复到与输入图像相同的尺寸。(难度:★★) 选项:A、自卷积B、空洞卷积C、反卷积D、交叉卷积
2.
在使用padding时,输出特征图的大小与哪些参数有关? 选项: A: 输入特征图大小、卷积核大小、padding大小 B: 输入特征图大小、卷积核大小、步幅大小 C: 卷积核大小、步幅大小、padding大小 D: 输入特征图大小、卷积核大小、步幅大小、padding大小
3.
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
4.
卷积神经网络中,同一卷积层所有的卷积核大小必须相同
5.
下列关于CNN的说法不正确的是()选项: A: CNN 只能通过降采样层减少参数。; B:每个卷积核都会将图像生成为另一幅特征映射图,即:一个卷积核提取一种特征。 ; C:为了使特征提取更充分,可以添加多个卷积核以提取不同的特征,也就是,多通道卷积。; D:对于多通道卷积,每个通道使用一个卷积核进行卷积操作,然后将这些特征图相同位置上的值相加,生成一张特征图。
6.
以下关于特征的感受域的叙述,√的是()。 选项: A:特征的图像感受域大小与卷积层的先后关系无关 B:前一层卷积特征中的元素与后一层卷积特征中的元素有同样的图像感受域 C:前一层卷积特征中的元素比后一层卷积特征中的元素有更大的图像感受域 D:后一层卷积特征中的元素比前一层卷积特征中的元素有更大的图像感受域
7.
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
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
9.
在卷积神经网络中.若输入图像的尺寸为224*224*3.卷积核的尺寸为5*5*3.卷积步长为4.padding为0.则输入图像与该卷积核卷积之后得到的特征图的尺寸为.( ) 选项: A、53*53*3 B、44*44*1 C、54*54*1 D、54*54*3
10.
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
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
12.
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
13.
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
14.
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
15.
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
16.
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。
17.
【附加题】 (请阅读课程团队微信号“AI之美”所提供的课外学习资料)设某卷积神经网络中,输入灰度图像的大小为32*32,卷积核大小为5*5, 第一个卷积层的图像大小为28*28,feature-map数量为6,则该层与输入图像层间的神经元连接数量最接近以下哪个值? 50000100000150000200000
18.
下列对于卷积神经网络的描述,错误的是__。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.每个卷积层可包含多个卷积核来进行特征提取C.卷积神经网络是一种前馈型神经网络D.卷积神经网络的特征提取阶段包括卷积层和池化层
19.
在卷积神经网络中,哪些层通常用于减小特征图的尺寸? ( )选项: A:卷积层 B:池化层 C:全连接层 D:归一化层
20.
【附加题】 (请阅读课程团队微信号“AI之美”所提供的课外学习资料)设某卷积神经网络中,输入灰度图像的大小为32*32,卷积核大小为5*5, 第一个卷积层的图像大小为28*28,feature-map数量为6,则该层与输入图像层间的神经元连接数量最接近以下哪个值 选项: A、50000 B、100000 C、150000 D、200000
21.
【附加题】 (请阅读课程团队微信号“AI之美”所提供的课外学习资料)设某卷积神经网络中,输入灰度图像的大小为32*32,卷积核大小为5*5, 第一个卷积层的图像大小为28*28,feature-map数量为6,则该层与输入图像层间的神经元连接数量最接近以下哪个值选项: A:50000; B:100000; C:150000; D:200000
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