以下关于卷积神经网络工作过程的说法，正确的说法是（ ）
A: 卷积层里的神经元会对原图像进行各个维度的特征提取。
B: 池化层对图像进行压缩降维。
C: 连接层将前面提取出来的部分图像特征组合起来。
D: 输入层需要对图像进行复杂的预处理。
A: 卷积层里的神经元会对原图像进行各个维度的特征提取。
B: 池化层对图像进行压缩降维。
C: 连接层将前面提取出来的部分图像特征组合起来。
D: 输入层需要对图像进行复杂的预处理。
举一反三
- 卷积层的作用是通过卷积运算进行图像降维以及提取图像的局部特征。（ ）
- 有关卷积神经网络的说法错误的是（ ） A: 卷积神经网络的卷积操作一般不能跨通道 B: 对输入图像进行卷积操作，其卷积核的通道数可以与输入图像的通道数不一样 C: 基础的卷积神经网络一般包括卷积层、池化层和全连接层 D: 卷积的主要作用是提取特征，池化的主要作用是进行特征的筛选
- 关于卷积神经网络以下说法错误的是( )。 A: 常见的池化层有最大池化与平均池化 B: 卷积核不可以用来提取图片全局特征 C: 在处理图片时,是以扫描窗口的方式对图像做卷积 D: 卷积神经网络可以包含卷积层,池化层和全连接层
- 能够提取出图像边缘特征的网络是 A: 池化层 B: 输出层 C: 卷积层 D: 全连接层
- 下列关于卷积神经网络（CNN）的说法中错误的有（ ） A: 卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B: 卷积神经网络的正向传播指从输入层、卷积层、池化层和全连接层的信息传播过程，不包含池化层到卷积层的传输。 C: 卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，池化层的作用是降低特征的维度，进而减小参数量，减少过拟合 D: 卷积神经网络的全连接层的作用是分类