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[多选题]

卷积神经网络通过哪些措施来保证图像对位移、缩放、扭曲的鲁棒性（）。

A.局部感受野

B.共享权值

C.池采样

D.正则化

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发布时间：2023-01-13

更多“卷积神经网络通过哪些措施来保证图像对位移、缩放、扭曲的鲁棒性（）。”相关的问题

第1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2题

对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题（)

A.感知器

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.全连接神经网络

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第3题

在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享？（)

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.全连接神经网络

D.感知器

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第4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5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6题

在正常使用条件下，通过对高层建筑结构楼层位移加以限制来保证结构具有足够的（)。

A.抗侧刚度

B.整体稳定性

C.承载能力

D.抗倾覆能力

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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

对数字视频记录设备的主观评价中，图像的主观测试具有客观和公正性，它是通过测试图像的选择，评价内容和方法及测试人员的规定来保证和实现的。此题为判断题(对，错)。

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第9题

提升卷积核（convolutionalkernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。（）

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第10题

深度强化学习是以（)为基础的。

A.GPU

B.大数据

C.AI

D.深度卷积神经网络

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第11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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