深度卷积神经网络主要是依赖于三个独特的技术：局部感知、参数共享和多层卷积。
A: 对
B: 错
A: 对
B: 错
举一反三
- 下列哪个神经网络结构采用权重共享机制？ A: 卷积神经网络 B: 循环神经网络 C: 全连接神经网络 D: 多层感知机
- 深度学习涉及的主要方法包括基于卷积运算的神经网络(卷积神经网络CNN) 基于多层神经元的自编码神经网络和深度置信网络(DBN)等。
- 卷积神经网络依靠卷积运算来生成特征图，它使卷积神经网络具有（）的特性。 A: 局部感知 B: 尺度不变性 C: 权重共享 D: 旋转不变性
- 以下属于卷积神经网络的特点的是？（） A: 计算量小 B: 参数共享 C: 局部感知 D: 没有隐藏层
- 在多层神经网络学习中，基于标注大数据，通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比，卷积神经网络还需要自动优化的参数是（ ） A: 网络层数 B: 目标函数 C: 卷积矩阵（卷积核） D: 输入端和输出端的维数