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
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
举一反三
- 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
- 卷积神经网络时目前应用最广的人工神经网络，特别是在图像处理领域的目标检测、目标识别等等，卷积神经网络往往有着较好的效果。下面选项中，属于卷积神经网络的三个组成部分的有（ ）。 A: 池化 B: 局部感受野 C: 权值共享 D: 遗忘门
- CNN包含卷积层，池化层，全连接层
- 对于卷积神经网络(CNN)描述正确的是() A: CNN实际上就是一个单层感知机。 B: CNN结构由卷积层、池化层、全连接层组成 C: 卷积是一种向量和矩阵的模拟图像运算。 D: CNN中的池化层一般使用的是前向池化
- 卷积神经网络CNN的基本结构包括：（ ）。 A: 池化层 B: 全连接层 C: 决策层 D: 卷积层