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
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
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，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。
- 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
- 下面关于神经网络参数的说法错误的是 A: 在选择神经网络的层数时，隐藏层的层数应该是越少越好。 B: 神经网络的模型受到神经元的传递函数、网络结构和连接权值的学习这三个因素的影响。 C: 在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现欠学习的问题。 D: 在多层前馈网络中，若隐层节点数量太少，会出现过学习的问题。
- 深度神经网络“越深”，网络隐含层越多。