【多选题】对于卷积神经网络说法正确的有:()
A. 卷积神经网络具有天然的网络权重值共享和网络局部稀疏性连接的特性
B. 卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等任务中有着广泛的应用
C. 卷积神经网络中的池化层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量，减少过拟合
D. 卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间，全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
A. 卷积神经网络具有天然的网络权重值共享和网络局部稀疏性连接的特性
B. 卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等任务中有着广泛的应用
C. 卷积神经网络中的池化层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量，减少过拟合
D. 卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间，全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
卷积神经网络具有天然的网络权重值共享和网络局部稀疏性连接的特性;
卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等任务中有着广泛的应用;卷积神经网络中的池化层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量，减少过拟合;
卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间，全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
卷积神经网络在图像分类、目标检测、语义分割等任务中有着广泛的应用;卷积神经网络中的池化层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量，减少过拟合;
卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间，全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
举一反三
- 对于卷积网络来说,以下说法正确的是:() A: 全连接层的作用就是分类，全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连接，将前一层的特征进行进一步组合 B: 卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间，全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中 C: 损失函数的作用是用来估算模型的预测值 与实际值 的差距的函数 D: 卷积神经网络中的池化层又称为下采样层，该层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量，减少过拟合
- 选择最能代表下面主要概念的检索词集：基于卷积神经网络的图像语义分割 A: 卷积神经网络 图形 实例分割 B: 卷积神经 网络 图像语义分割 C: CNN 图像 语义分割 D: 卷积神经网络 图像 语义分割
- 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
- 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: 卷积神经网络的正向传播指从输入层、卷积层、池化层和全连接层的信息传播过程，不包含池化层到卷积层的传输。 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
- 卷积神经网络构成包括（ ）。 A: 卷积层 B: 全连接层 C: 池化层 D: 网络层
内容
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以下哪个关于卷积神经网络的说法是错误的？ A: 典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成 B: 卷积神经网络训练时学习的是每层神经元的值 C: AlexNet是一个8层的卷积神经网络 D: 目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层
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卷积神经网络就是含卷积层的网络。
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以下哪一个关于卷积神经网络的说法是错误的（） A: AlexNet是一个八层的卷积神经网络 B: 卷积神经网络中的建模学习，学习对象是每一层神经元的值 C: 目标检测网络SSD的网络结构中包含卷积层 D: 典型的卷积神经网络，由卷积层、池化层、激活层、全连接层等组成
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【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
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下列不属于常见的深度神经网络结构有（ ）。 A: 单一神经网络 B: 长短时记忆网络 C: 卷积神经网络 D: 循环神经网络