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提问人:网友罗琼 发布时间:2022-01-07
[单选题]

在处理图像领域中,卷积神经网络应用比较广泛,以下哪项不是卷积神经网络的组成部分?()

A.池化层

B.双向隐藏层

C.卷积层

D.全连接层

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1天前
匿名网友[235.***.***.215]选择了 A
1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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1天前
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更多“在处理图像领域中,卷积神经网络应用比较广泛,以下哪项不是卷积神经网络的组成部分?()”相关的问题
第1题
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、局部感受野

B、权值共享

C、池化

D、遗忘门

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第2题
假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是( )

A、1

B、500

C、300

D、100

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第3题
关于卷积神经网络以下说法错误的是?()
A.卷积神经网络可以包含卷积层,池化层和全连接层

B.卷积核不可以用来提取图片全局特征

C.在处理图片时,是以扫描窗口的方式对图像做卷积

D.常见的池化层有最大池化与平均池化

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第4题
对于深度学习的卷积神经网络模型(CNN)来说,其面临的最大问题是模型训练,即用什么数据、什么方法来训练神经网络。
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第5题
试利用机器学习包中的人脸识别数据集,构建支持向量识别模型和卷积神经网络识别模型。其中,数据集的获取方式参考如下: import sklearn.datasets a=sklearn.datasets.fetch_olivetti_faces() 数据a为一个字典。本数据集包括40个人,每个人采集10张人脸图片,图片大小为64*64像素的灰度图片,像素值已经归一化处理。data数据集为400张人脸图片,按一维数组展平的全像素数据集,是一个二维数组。images为400张人脸图片,按原始像素矩阵64*64的数据集,是一个三维数组。target为400张人脸图片对应40个人的编号,即目标类别编号:0~39。 提示:支持向量机识别模型的输入特征可以使用全像素值,也可以对全像素进行特征提取,比如主成分分析提取综合特征或计算其他类型的特征。
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第6题
循环神经网络不同于卷积神经网络,它比较擅长解决以下哪些问题?()
A.推荐问题

B.序列相关问题

C.图像分类

D.图像检测

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第7题
神经网络用于遥感图像分类有何优缺点?
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第8题
基于卷积神经网络的图像特征提取方式属于()。
A、全人工提取

B、人工辅助提取

C、半自动提取

D、自动提取

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第9题
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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