常用的锐化方法有()
A: 罗伯特梯度
B: 索伯而梯度
C: 拉普拉斯算法
D: 定向检测
A: 罗伯特梯度
B: 索伯而梯度
C: 拉普拉斯算法
D: 定向检测
A,B,C,D
举一反三
- 以下属于图像锐化方法的是（ ）。 A: 罗伯特梯度 B: 中值滤波 C: 方向检测 D: 索伯尔梯度
- 常见的图像锐化方法有（ ）。 A: 梯度法 B: Laplacian 算子法 C: Roberts算法 D: 以上都是
- 下面梯度下降说法错误的是（） A: 随机梯度下降是梯度下降中最常用的一种。 B: 梯度下降包括随机梯度下降和批量梯度下降 C: 梯度下降算法速度快且可靠 D: 随机梯度下降是深度学习算法当中常用的优化算法之一
- BP神经网络的三个训练命令：trainbfg, traingd, traingdm 分别用的是什么算法？ A: 梯度下降算法，梯度下降动量，牛顿算法 B: 梯度下降动量，梯度下降算法，牛顿算法 C: 准牛顿算法，梯度下降动量，梯度下降算法 D: 准牛顿算法，梯度下降，梯度下降动量算法
- 梯度法和拉普拉斯算子检测边缘的异同点是什么？
内容
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全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法，以下关于其有优缺点说法错误的是（） A: 全局梯度算法可以找到损失函数的最小值 B: 批量梯度算法可以解决局部最小值问题 C: 随机梯度算法可以找到损失函数的最小值 D: 全局梯度算法收敛过程比较耗时
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由于梯度算子和拉普拉斯算子都对噪声敏感，因此一般在用它们检测边缘前要先对图像进行什么操作？ A: 锐化 B: 平滑 C: 压缩
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全局梯度下降算法、随机梯度下降算法和批量梯度下降算法均属于梯度下降算法， 以下关于其有优缺点说法错误的是:
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起到平滑作用的滤波方法是（ ）。 A: 中值滤波 B: Roberts算子 C: 梯度法 D: 定向检测
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下列算法中属于点运算的是（ ）。 A: 梯度锐化 B: 二值化 C: 傅里叶变换 D: 直方图均衡