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[判断题]

卷积层的任务是计算输入数据与卷积核之间的卷积。（)

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发布时间：2022-09-28

更多“卷积层的任务是计算输入数据与卷积核之间的卷积。()”相关的问题

第1题

输入一个32x32的图像,用大小为5x5的卷积核进行做步长为一的卷积计算，输出的图像大小为:（)

A.28x28

B.28x23

C.29×29

D.23x23

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第2题

为了迎合芯片计算的特点，神经网络算法进行了相应的改造，以下不属于有利于神经网络算法在芯片上运行的改变是（)。

A.使用较小的卷积，并统一卷积核的大小

B.使用定点计算的神经网络代替浮点运算

C.使用ReLU作为非线性激发函数

D.增加网络的深度

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第3题

为了构建一个非常深的网络，我们经常在卷积层使用“valid”的填充，只使用池化层来缩小激活值的宽/高度，否则的话就会使得输入迅速的变小。（)

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第4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5题

计算两个N1点和N2点序列的线性卷积，其中N1>N2，至少要做（)点的DFT。

A.N1

B.N1+N2-1

C.N1+N2+1

D.N2

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第6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7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8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9题

设x（n)=a_n（0≤n≤13);h（n)=bn（0≤n≤3)。先直接求线性卷积y（n)=x（n)*h（n)，然后分别用重叠相加法和重叠保留法计算此线性卷积，按每段长为5进行分段（N₁=5)。比较3种方法所得结果。

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第10题

有一线性时不变系统的单位抽样响应为h（n)，输入信号为x（n)，若用两种方法求该系统的输出信号y（n)：（

有一线性时不变系统的单位抽样响应为h(n)，输入信号为x(n)，若

用两种方法求该系统的输出信号y(n)：(a)直接求线性卷积(b)用z变换求。

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第11题

系统的零状态响应可以表示成激励信号与()的卷积的形式。

系统的零状态响应可以表示成激励信号与（)的卷积的形式。

此题为判断题(对，错)。

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