关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是
A: 卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类，没有相关文献
B: 使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理
C: 图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等
D: 使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n-gram模式提取的特征类似
A: 卷积神经网络只能用于图像分类，不能用于文本分类，没有相关文献
B: 使用卷积神经网络进行句子分类，一般将句子中每个词表示为固定长度的向量，这样句子就可以表示为矩阵，从而使得在结构上与图像类似，并在后续进行卷积等处理
C: 图像处理应用中，卷积核处理的局部区域为图像的一小块区域，而在文本分类时卷积核处理的局部区域通常为相邻的上下几行（几个词）。因此卷积核的宽度和输入矩阵的宽度相等
D: 使用卷积神经网络进行句子分类或者文档分类，卷积提取的特征与采用n-gram模式提取的特征类似
举一反三
- 关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是
- 中国大学MOOC: 关于采用卷积神经网络进行图像分类和文本分类的比较，下列说法错误的是
- 卷积神经网络是指特定结构的网络，能够实现图像的分类
- 选择最能代表下面主要概念的检索词集：基于卷积神经网络的图像语义分割 A: 卷积神经网络 图形 实例分割 B: 卷积神经 网络 图像语义分割 C: CNN 图像 语义分割 D: 卷积神经网络 图像 语义分割
- 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