“通俗地讲，卷积神经网络中的每个卷积核，负责提取一种特征”，这种说法对吗？
举一反三
- “通俗地讲，卷积神经网络中的每个卷积核，负责提取一种特征”，这种说法对吗？ A: 正确 B: 错误
- 以下关于卷积神经网络，说法正确的是 A: 卷积神经网络只能有一个卷积核 B: 卷积神经网络可以有多个卷积核，但是必须同大小 C: 卷积神经网络可以有多个卷积核，可以不同大小 D: 卷积神经网络不能使用在文本这种序列数据中
- 下列关于卷积神经网络表述正确的有（ ）。 A: 卷积神经网络是一种在数据中提取特征的学习方法。 B: 卷积神经网络使原来的数据量变小。 C: 卷积神经网络属于一般机器学习。 D: 卷积神经网络运算能够保留主要特征信息。
- 下列关于卷积神经网络的说法不正确的是 A: 每个卷积层中的卷积核都需要处理全部接受到的信息 B: 池化操作对多个卷积核得到的信息进行降维，只保留重要信息 C: 卷积核用来实现对输入信号的各种处理，不同的卷积核实现不同的功能 D: 卷积神经网络是目前网络深度最深的深度神经网络模型之一
- 下列对于卷积神经网络的描述，错误的是______。 A: 卷积神经网络同时具备全连接神经网络和卷积运算的特点 B: 卷积神经网络是一种前馈型神经网络 C: 每个卷积层可包含多个卷积核来进行特征提取 D: 卷积神经网络的特征提取阶段包括卷积层和池化层