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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

下列关于卷积神经网络说法错误的是( )。

A.是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型

B.卷积神经网络模拟了人类信息处理的过程

C.图像的卷积,很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理

D.模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路

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第1题
以下关于神经网络的说法错误的是()。

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

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第2题
卷积神经网络能通过卷积以及池化等操作将不同种类的鸟归为一类。关于卷积神经网络能达到该效果的原因,下列说法不正确的是()。

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

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第3题
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:()

A.CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。

B.CNN中的池化层用于降低特征图维数,以避免过拟合。

C.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。

D.由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。

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第4题

提升卷积核(convolutional kernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能,这种说法是()。

A.正确的

B.错误的

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第5题
以下关于卷积神经网络CNN错误的是()

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

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第6题
下面关于经典的卷积神经网络说法错误的是()。

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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第7题
提升卷积核(Convolutional Kernel)的大小可以显著的提升卷积神经网络的性能,这种说法是()
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第8题
关于卷积神经网络的叙述中正确的是()。

A.可用于处理时间序列数据

B.可用于处理图像数据

C.卷积网络中使用的卷积运算就是数学中的卷积计算

D.至少在网络的一层中使用卷积

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第9题
以下说法不正确的是()。

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

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第10题
深度神经网络的构成中,把卷积层放在前面,全连接层放在后面。以下说法正确的是()?

A.用卷积层提取特征

B.pooling的下采样能够降低overfitting

C.全连接层只能有一层

D.激活函数relu可以用到卷积层

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第11题
卷积神经网络由多个卷积层组成,每个卷积层包含简单的一维数组计算。()
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