题目内容
（请给出正确答案）
A.AlexNet的网络结构和LeNet非常类似，但更深更大，并且使用了层叠的卷积层来获取特征
B.GoogLeNet的主要贡献是实现了一个bottleneck模块，能够显著地减少网络中参数的数量
C.ResNet使用了特殊的跳跃链接，大量使用了批量归一化，并在最后使用了全连接层
D.VGGNet的主要贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分
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A.递归神经网络不允许网络中出现环形结构
B.减少神经网络层数，可能会降低测试集分类错误率
C.循环神经网络适合处理序列数据
D.卷积神经网络可以应用于图像分类
A.卷积神经网络只能处理图像信息
B.卷积神经网络是深度学习的代表算法之一
C.卷积神经网络可以用于遥感图像的分割
D.卷积神经网络不只包含卷积层
A.同样模式的内容（如鸟嘴）在图像不同位置可能出现
B.池化之后的图像主体内容基本不变
C.不同种类鸟的相同部位（如鸟嘴）形状相似
D.池化作用能使不同种类鸟变得相似
A.非监督学习的样本数据是要求带标签的
B.监督学习和非监督学习的区别在于是否要求样本数据带标签
C.强化学习以输入数据作为对模型的反馈
D.卷积神经网络一般用于图像处理等局部特征相关的数据
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
A.循环神经网络
B.全连接神经网络
C.受限波尔兹曼机
D.卷积神经网络
A.目标检测是将目标从图像中提取出来
B.滑动窗口区域选择策略时间复杂度高，窗口冗余太多
C.目标检测算法主要采用卷积算法
D.目标检测对准确率要求更高，但是对检测耗时要求较低
A.卷积神经网络主要用于目标识别、图像分割等方面
B.循环神经网络主要用于处理序列数据
C.长短时记忆神经网络主要用于处理序列数据
D.长短时记忆神经网络是和循环神经网络完全不同的一种新型神经网络
A.在FPGA硬件下，要求OpenCV运行在CPU或GPU上
B.在VPU硬件下，支持神经网络计算棒
C.在VPU硬件下，不支持macOS操作系统
D.在FPGA硬件下，支持CentOS7.464位
