下面关于深度学习网络结构的描述，哪个是正确的说法？
A: 神经元的数量是由网络的层数决定的。
B: 深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量和样本的数量有关。
C: 网络结构的层次越深，学习到的特征就一定越多。
D: 网络的训练时间只与网络的层数有关。
A: 神经元的数量是由网络的层数决定的。
B: 深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量和样本的数量有关。
C: 网络结构的层次越深，学习到的特征就一定越多。
D: 网络的训练时间只与网络的层数有关。
举一反三
- 下面关于深度学习网络结构的描述，正确的说法是哪个？ A: 网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络要比4层的训练时间更长 B: 深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多寡相关 C: 网络结构的层次越深，其学习的特征越多，10层的结构要优于5层的 D: 在不同的网络结构中，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量一定越多
- 下面关于深度学习网络结构的描述，正确的是哪个？ A: 网络结构的层次越深，其学习的特征越多，10层的结构要优于5层的 B: 网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络要比4层的训练时间更长 C: 在不同的网络结构中，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量一定越多 D: 深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多寡相关
- 下面关于深度学习的描述，哪个说法是错误的？ A: 池化在CNN中可以减少较多的计算量，加快模型训练 B: 通道数量越多，获得的特征图也就越多 C: 网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络要比4层的训练时间更长 D: 网络结构的层次越深，其学习的特征可能越多，性能可能越好
- 影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（） A: 网站数量 B: 网络深度 C: 网络结构 D: 网络主体
- CNN网络中的采用卷积运算的目的是 A: 减少神经元数量 B: 提取图像特征 C: 减少网络层数 D: 提高网络速度