一个卷积神经网络（CNN）包括（）。
A: 卷积层（特征提取层）
B: 池化层（特征映射层）
C: 全连接层（传统神经网络层）
D: 分类层（输出层）
A: 卷积层（特征提取层）
B: 池化层（特征映射层）
C: 全连接层（传统神经网络层）
D: 分类层（输出层）
举一反三
- 卷积神经网络构成包括（ ）。 A: 卷积层 B: 全连接层 C: 池化层 D: 网络层
- 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: 卷积神经网络的输入层一般包含包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑 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
- 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
- 卷积神经网络的结构为“卷积层-池化层-卷积层-池化层-全连接层-全连接层”。
- 卷积神经网络包括下列（）网络结构。 A: 全连接层 B: 卷积层 C: 池化层 D: 输出层