题目内容
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[单选题]
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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A.多个卷积层后面跟着的是一个池化层
B.多个池化层后面跟着的是一个卷积层
C.全连接层(FC)位于最后的几层
D.全连接层(FC)位于开始的几层
A.高斯卷积操作的结果是使得图像变得平滑(模糊)
B.卷积操作结果可认为是保留了像素点所构成的特定空间分布模式
C.卷积矩阵中的参数是手工事先指定的、且每幅图像之间不共享
D.卷积操作利用了图像中像素点存在空间相关性的特点
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
