对于卷积神经网络(CNN)描述正确的是()
A: CNN实际上就是一个单层感知机。
B: CNN结构由卷积层、池化层、全连接层组成
C: 卷积是一种向量和矩阵的模拟图像运算。
D: CNN中的池化层一般使用的是前向池化
A: CNN实际上就是一个单层感知机。
B: CNN结构由卷积层、池化层、全连接层组成
C: 卷积是一种向量和矩阵的模拟图像运算。
D: CNN中的池化层一般使用的是前向池化
B
举一反三
内容
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下列选项中不是卷积神经网络(CNN)结构的是： A: 对冲层 B: 池化层 C: 卷积层 D: 全连接层
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关于卷积神经网络CNN，以下说法错误的是：（ ）。 A: CNN中的池化层用于降低特征图维数，以避免过拟合。 B: 由于卷积核的大小一般是3*3或更大，因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。 C: CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。 D: CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，常用于处理与图像有关的问题。
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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）
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CNN网络区别于BP网络的结构在于（ ） A: 输入层 B: 卷积层 C: 全连接层 D: 池化层
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CNN中用来完成分类的是（ ）。 A: 全连接层 B: 卷积层 C: ReLU函数 D: 池化层