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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

下面哪种卷积神经网络的层数最多（）

A.ResNet

B.AlexNet

C.VGG16

D.LeNet

答案

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发布时间：2023-02-07

更多“下面哪种卷积神经网络的层数最多（）”相关的问题

第1题

下面哪种方法没办法直接应用于自然语言处理的任务？（）

A.去语法模型

B.循环神经网络

C.卷积神经网络

D.主成分分析（PCA）

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第2题

对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫），下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题（）。

A.循环神经网络

B.感知机

C.多层感知机

D.卷积神经网络

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第3题

给定一个长度为n的不完整单词序列，我们希望预测下一个字母是什么。比如输入是“predictio”（9个字母组成），希望预测第十个字母是什么。下面哪种神经网络结构适用于解决这个工作？（）

A.循环神经网络

B.全连接神经网络

C.受限波尔兹曼机

D.卷积神经网络

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第4题

以下关于神经网络的说法错误的是（）。

A.递归神经网络不允许网络中出现环形结构

B.减少神经网络层数，可能会降低测试集分类错误率

C.循环神经网络适合处理序列数据

D.卷积神经网络可以应用于图像分类

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第5题

以下哪种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构（）。

A.LeNet

B.Ale×Net

C.GoogLeNet

D.ResNets

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第6题

下面有关深度学习、目标检测和边缘计算的说法，正确的是哪些（)？

A.目标检测常使用深度学习中卷积神经网络模型

B.训练好的目标检测算法可以用于边缘计算

C.机器视觉场景往往需要应用边缘计算

D.边缘计算就是一种人工智能

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第7题

下面关于机器学习的理解正确的是（）。

A.非监督学习的样本数据是要求带标签的

B.监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签

C.强化学习以输入数据作为对模型的反馈

D.卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据

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第8题

本课程主要讲授了逻辑推理、搜索求解、监督学习、非监督学习、深度学习、强化学习和博弈对抗七个方面的内容。下面哪一个系统利用了上述内容中至少三个（含三个)方面的内容（)？

A.基于特征人脸的人脸识别

B.基于卷积神经网络的手写体图像识别

C.Word2Vec词向量生成

D.Alpha Go

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第9题

下面关于经典的卷积神经网络说法错误的是（）。

A.AlexNet的网络结构和LeNet非常类似，但更深更大，并且使用了层叠的卷积层来获取特征

B.GoogLeNet的主要贡献是实现了一个bottleneck模块，能够显著地减少网络中参数的数量

C.ResNet使用了特殊的跳跃链接，大量使用了批量归一化，并在最后使用了全连接层

D.VGGNet的主要贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分

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第10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11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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