卷积网络架构（ ）
A: leNet
B: . Aelxnet
C: . Googlenet
D: . Moodlenet
A: leNet
B: . Aelxnet
C: . Googlenet
D: . Moodlenet
A,B,C
举一反三
- 当前较为流行的卷积神经网络架构有（ ） A: LeNet B: AelxNet C: GoogLeNet D: Sigmoid
- 以下神经网络不属于卷积神经网络的算法是（ ） A: LeNet B: AlexNet C: GoogLeNet D: LSTM
- 属于卷积神经网络（CNN）的有？（） A: VGGnet B: ReNet C: AlexNet D: GoogleNet
- GoogLeNet中1X1卷积核的作用是控制输入的通道个数，减少卷积操作参数，还能起到shortcut的作用
- GoogLeNet中1X1卷积核的作用是控制输入的通道个数，减少卷积操作参数，还能起到shortcut的作用 A: 正确 B: 错误
内容
- 0
LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。
- 1
以下属于深度学习网络的有： A: RNN B: KNN C: BP D: LeNet
- 2
以下哪些属于深层网络模型？ A: AlexNet B: VGG C: GoogleNet D: ResNet
- 3
5G网络架构采用了新型的网络架构，即SBA架构，具体是指（）。 A: 确定性时延 B: 智能化网络架构 C: 服务化架构 D: 低时延网络架构
- 4
对于GoogLeNet网络，以下哪个说法是错误的？ A: GoogLeNet的两个辅助分类器的主要目的是增加分类子模型，提高分类准确度 B: 为适应不同大学的图形特征的获取，采用了多种大小的卷积核 C: 网络的宽度和深度都得到了加强，特征获得更充分 D: 通过线性堆叠各种Inception模块，在不明显增加网络课训练参数的情况下，提升网络的性能