更多“卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享()。”相关的问题
第1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?()
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第2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3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4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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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
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8题
卷积神经网络使用的4个关键技术分别是()、()、()和()。
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第9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10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11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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