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[单选题]

卷积神经网络中每层卷积层（Convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是（）。

A.增强图像

B.简化图像

C.特征提取

D.图像处理

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发布时间：2023-01-13

更多“卷积神经网络中每层卷积层（Convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是（）。”相关的问题

第1题

卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享()。

A.对

B.错

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第2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3题

当在卷积神经网络中加入池化层（poolinglayer）时，变换的不变性会被保留，是吗（）。

A.不知道

B.看情况

C.是

D.否

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第4题

以下哪层是卷积神经网络的组成部分（）。

A.卷积层

B.中间层

C.池化层

D.全连接层

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第5题

卷积神经网络的第一层中有10个卷积核，每个卷积核尺寸为55，步长为1，不补零，该层的输入图片的维度是224×224×3，那么该层输出的维度是（）。

A.220×220×10

B.220×220×5

C.224×224×10

D.224×224×5

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第6题

假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7×7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少（）。

A.217x217x3

B.217x217x8

C.218x218x5

D.220x220x7

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第7题

对于卷积神经网络而言，减少梯度消失不适合采用以下哪些方法（)？

A.增大学习率

B.减少网络深度(隐层个数)

C.skipconnection

D.减少通道数

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第8题

假设你有5个大小为7x7、边界值为0的卷积核，同时卷积神经网络第一层的深度为1。此时如果你向这一层传入一个维度为224x224x3的数据，那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少（）。

A.218x218x5

B.217x217x8

C.217x217x3

D.220x220x5

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第9题

关于卷积神经网络的叙述中正确的是（）。

A.可用于处理时间序列数据

B.可用于处理图像数据

C.卷积网络中使用的卷积运算就是数学中的卷积计算

D.至少在网络的一层中使用卷积

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第10题

下列哪一项在神经网络中引入了非线性（)

A.随机梯度下降

B.修正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上都不正确

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第11题

下列哪一项在神经网络中引入了非线性（）。

A.随机梯度下降修

B.正线性单元（ReLU）

C.卷积函数

D.以上答案都不正确

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