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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

CNN中用来完成分类的是（）。

A.卷积层

B.池化层

C.全连接层

D.激活层

答案

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发布时间：2023-02-02

更多“CNN中用来完成分类的是（）。”相关的问题

第1题

卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork，CNN），是一种专门用来处理具有类似（）的数据的神经网络。

A.网格结构

B.数组结构

C.序列结构

D.表格结构

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第2题

下列属于CNN关键层的是（）。

A.输入层

B.卷积层

C.激活层

D.池化层

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第3题

以下关于卷积神经网络CNN错误的是（）

A.卷积神经网络只能处理图像信息

B.卷积神经网络是深度学习的代表算法之一

C.卷积神经网络可以用于遥感图像的分割

D.卷积神经网络不只包含卷积层

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第4题

训练CNN时，GPU显存溢出，此时可以采取什么办法（）。

A.减少minibatch大小

B.移除一些卷积层

C.减少图片输入大小

D.增加激活函数

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第5题

考察一个由三个卷积层组成的CNN：kernel=3×3，stride=2，padding=SAME。最低层输出100个特征映射（feature map），中间层200个特征映射，最高层400个特征映射。输入是200×300的RGB图片，总参数的数量是多少？（）

A.903400

B.2800

C.180200

D.720400

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第6题

下面关于CNN的描述中，错误的说法是哪个（)？

A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征，而权值共享大大降低了网络的训练难度

B.通道数量越多，获得的特征图(Featuremap)就越多

C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作，在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变

D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值，而后者可能会忽略来自图像边缘的值

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第7题

考察一个由三个卷积层组成的CNN，卷积核大小为3×3，步长为2，paddding方式为SAME。最低层输出100个特征图，中间层输出200个特征图，最高层输出400个特征图。输入为200×300的RGB图像，则总参数量为（）。

A.90×3400

B.2800

C.180×200

D.720×400

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第8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9题

面关于FasterRCNN算法的描述中，正确的说法是哪个（)？

A.FasterRCNN主要是采用选择性搜索实现候选框提取

B.FasterRCNN使用SVM进行目标类别分类

C.FasterRCNN使用一个卷积实现分类和位置微调

D.FasterRCNN的损失函数与RCNN相同，位置损失函数采用交叉熵

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第10题

属于卷积神经网络应用方向的是（）。

A.图像分类

B.目标检测

C.图像语义分割

D.以上答案都正确

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第11题

假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置（）。

A.除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练

B.对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层

C.使用新的数据集重新训练模型

D.所有答案均不对

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