卷积层的作用是通过卷积运算进行图像降维以及提取图像的局部特征。（ ）
举一反三
- 卷积层的作用是提取图像的二维特征，通过不同的算子（不同的卷积层）处理，可以检测图像不同边缘
- 在人工神经网络中，卷积层的主要作用是提取图像特征。
- 以下关于卷积神经网络工作过程的说法，正确的说法是（ ） A: 卷积层里的神经元会对原图像进行各个维度的特征提取。 B: 池化层对图像进行压缩降维。 C: 连接层将前面提取出来的部分图像特征组合起来。 D: 输入层需要对图像进行复杂的预处理。
- 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
- 中国大学MOOC: 卷积神经网络的核心是通过卷积块自动提取图像的局部_______。