在使用卷积神经网络对图像分类中，一般将最后一层全连接层（即与输出层相连的全连接层）的输出作为每幅图像的特征表达。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
A
举一反三
- 中国大学MOOC: 在使用卷积神经网络对图像分类中，一般将最后一层全连接层（即与输出层相连的全连接层）的输出作为每幅图像的特征表达。
- 典型的用于图像分类的卷积神经网络由输入层、（ ）、池化层、全连接层、输出层构成。
- 【单选题】下列关于卷积神经网络的描述正确的是 A. 卷积神经网络的层与层之间都是全连接网络 B. 卷积神经网络的层与层之间都是部分连接网络 C. 卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接，也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是局部连接，最后的层是全连接 D. 卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接，也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是全连接，最后的层是局部连接
- 能够提取出图像边缘特征的网络是 A: 池化层 B: 输出层 C: 卷积层 D: 全连接层
- 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）
内容
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卷积神经网络通常包含以下哪些层？（） A: 输入层 B: 卷积层 C: 输出层 D: 全连接层
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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
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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
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卷积神经网络中最后是全连接层。 A: 正确 B: 错误
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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”。