卷积神经网络中有哪些参数是需要通过学习得到的
A: 卷积核权重参数
B: 池化层参数
C: 激活函数
D: 偏置
A: 卷积核权重参数
B: 池化层参数
C: 激活函数
D: 偏置
举一反三
- 在卷积网络中，卷积层的参数是卷积核和偏置，池化层没有参数，因此在误差反向传播时只要优化卷积层的参数。
- 卷积神经网络的参数主要集中在？ （ ) A: 卷积层 B: 激活层 C: 全连接层 D: 池化层
- 以下参数中，哪个参数不属于卷积神经网络中的超级参数（ ） A: 卷积核的高 B: 卷积填充单元 C: 卷积核内的权重参数 D: 卷积步长
- 卷积神经网络通常包含哪些层（ ） A: 全连接层 B: 池化层 C: 卷积层 D: 参数优化层
- 在卷积神经网络中，有些参数不能通过网络学习得到，需要自己定义，也就是我们常说的超级参数。以下属于超级参数的有（ ） A: 卷积核的宽 B: 卷积核的高 C: 卷积步长 D: 其余全都是