交叠池化（即池化核大小比步长大）可以减少特征图的信息损失，但增加了计算量
举一反三
- 交叠池化（即池化核大小比步长大）可以减少特征图的信息损失，但增加了计算量 A: 正确 B: 错误
- 在池化中，当步长小于卷积核的大小时会称为重叠池化。与非重叠池化相比，下面哪个不是重叠池化的优点？ A: 损失信息少 B: 获得的图像特更丰富 C: 提高卷积神经网络的正确率 D: 减少计算量
- 常见的两种增大感受野尺寸的方法，一是通过堆叠网络层数或增大卷积核尺寸，能够线性增加感受野的尺寸；二是通过下采样，即______。 A: 增大卷积步长、进行池化操作 B: 减少卷积步长、取消池化操作 C: 增大卷积步长、取消池化操作 D: 减少卷积步长、进行池化操作
- 下面关于池化的描述中，正确的的说法有哪些？ A: 池化方法也可以自定义 B: 池化在CNN中没有增加可训练的参数，但减少较多的计算量，加快模型训练时间 C: 在人脸识别中采用较多池化的原因是为了获得人脸部的高层特征 D: 池化的常用方法包括最大化池化、最小化池化、平均化池化、全局池化
- 下面关于池化的描述中，错误的是哪个？ A: 池化方法可以自定义 B: 池化在CNN中可以减少较多的计算量，加快模型训练 C: 在人脸识别中采用较多池化的原因是为了获得人脸部的高层特征 D: 池化的常用方法包括最大化池化、最小化池化、平均化池化、全局池化