卷积神经网络（CNN）的主要特点包括：
A: 局部感受野
B: 权值共享
C: 算法无需调参
D: 降采样
A: 局部感受野
B: 权值共享
C: 算法无需调参
D: 降采样
举一反三
- CNN的三个主要特点（ ）。 A: 中心点检测 B: 感受野 C: 池化 D: 卷积层权值共享 E: 边缘检测
- 卷积神经网络（CNN）的训练含有“权共享”和“稀疏”特点，学习过程类似于BP算法。
- 卷积神经网络主要用于图像处理特征。多层神经网络，将三种结构思想结合，请问下列选项中，哪个不是三种结构思想之一？（） A: 局部感受野 B: 权值共享 C: 亚采样 D: 全局监控
- 卷积神经网络结构上的重要特性是（）。 A: 局部连接 B: 卷积核 C: 权值共享 D: 次采样
- 关于卷积神经网络CNN与循环神经网络RNN，下面说法正确的有：（ ）。 A: CNN适用于图像处理，而RNN适用于序列数据处理。 B: CNN和RNN都属于神经网络，因此二者的训练方式完全一致，均采用BP算法。 C: CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。 D: 在同一个网络中，CNN结构和RNN结构不能同时使用。