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[判断题]

增加卷积核的大小A于改进卷积神经网络的效果是必要的。（）

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更多“增加卷积核的大小A于改进卷积神经网络的效果是必要的。（）”相关的问题

第1题

假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（)。

A.1

B.500

C.300

D.100

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第2题

假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络做好一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（)

A.1

B.500

C.300

D.100

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第3题

下面关于深层网络模型的介绍中，哪个说法是正确的（)？

A.在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中

B.ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升

C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像

D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布

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第4题

选择最能代表下面主要概念的检索关键词集：基于卷积神经网络的图像语义分割（)。

A.卷积神经网络、图形、实例分割

B.卷积神经、网络、图像语义分割

C.CNN图像、语义分割

D.卷积神经网络、图像、语义分割

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第5题

卷积神经网络经常被用于图像识别、推荐引擎和自然语言识别等方向的应用。（)

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第6题

在经典的卷积神经网络模型中，Softmax函数是跟在什么隐藏层后面的？（)

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.以上都可以

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第7题

在卷积神经网络中实施填充是一件十分重要的事情，如果没有填充，边缘区域的像素值基本不会受到卷积层的影响。（）

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第8题

卷积操作是卷积神经网络所具备的一个重要功能，对一幅图像进行高斯卷积操作的作用是（)。

A.对图像进行增强

B.对图像进行裁剪

C.对图像进行平滑(模糊化)

D.对图像进行分类

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第9题

在经典的卷积神经网络模型中，Softma函数是跟在什么隐藏层后面的？（)

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.以上都可以

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第10题

语音识别常用的神经网络不包括（)

A.反向传播(BP)网络

B.径向基函数(RBF)网络

C.卷积神经网络

D.小波网络

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第11题

深度卷积神经网络的检测与定位/分割能力，正在成为全球的研究热点。（)

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