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题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

以下那种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构（）？

A.LeNet

B.AlexNet

C.VGG

D.ResNet

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第1题

下列哪一项在神经网络中引入了非线性（)

A.随机梯度下降

B.修正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上都不正确

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第2题

下列哪个选项是神经网络的代表？（）

A.ID3

B.梯度提升树

C.xgboost算法

D.残差网络

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第3题

对于卷积神经网络而言，减少梯度消失不适合采用以下哪些方法（)？

A.增大学习率

B.减少网络深度(隐层个数)

C.skipconnection

D.减少通道数

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第4题

选择最能代表下面主要概念的检索关键词集：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

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第5题

激活函数的作用为给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，深层神经网络表达能力更强大，可以应用到众多的非线性模型中。（)

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第6题

关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是？（)

A.常用的池化方法有最大池化和平均池化

B.经过池化的特征图像变小了

C.池化层可以起到降维的作用

D.池化操作采用扫描窗口实现

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第7题

卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享()。

A.对

B.错

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第8题

在卷积神经网络中，可以利用多个不同的卷积核进行卷积操作。（）

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第9题

增加卷积核的大小A于改进卷积神经网络的效果是必要的。（）

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第10题

深度强化学习是以（)为基础的。

A.GPU

B.大数据

C.AI

D.深度卷积神经网络

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第11题

卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，能够处理输入的二维数据。（)

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