• 2022-06-04
    以下有关卷积神经网络的说法,哪些是错误的?
    A: 卷积核中的取值都是事先人工设计的,在网络的训练过程中不变化
    B: 共享权重大大减少了参数的个数,降低了网络的复杂度
    C: 通过增加卷积核的大小和通道的个数,可以提升卷积神经网络特征获取的能力
    D: 卷积核越大,即感受野越大,网络需要优化的参数越少,训练速度越快
  • 举一反三