题目内容
（请给出正确答案）
A.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
B.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连接层组成。
C.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连接层组成。
D.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连接层组成。
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A、在FNN中，输入信号的传递方向是明确的，并不存在反向信号传递
B、一个标准的前馈神经网络只有一个输入层和一个输出层
C、FNN的同层神经元之间存在连接
D、FNN的输出结果只能是向量
A、卷积核越大越好。
B、不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核。
C、在卷积层之前使用池化操作，可以减少卷积层参数量。
D、类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量。
A、取Tanh或Sigmoid函数作为激活函数，做梯度下降时，偏导数是一堆小数在做乘法，容易导致网络梯度消失。
B、Tanh函数相对于Sigmoid函数来说梯度较小，收敛速度更快更慢
C、Sigmoid函数相对于Tanh函数来说更容易导致梯度消失
D、ReLU可以减少循环神经网络的梯度消失问题
A、两种激活函数的作用是相似的
B、Sigmoid函数决定什么值将要更新
C、Tanh函数对输入进行加工确定新的输出
D、两种激活函数共同确定有多少新信息可以流转下去
A、训练可能不稳定、梯度消失
B、可以产生清晰逼近真实的样本
C、广泛应用于监督式学习领域
D、一般由一个生成网络与一个判别网络组成
A、(a)(c)(b)
B、(a)(b)(c)
C、(c)(b)(a)
D、(c)(a)(b)
A、判别网络和生成网络的训练是并行的
B、判别网络和生成网络的代价函数是相同的，目标是一致的
C、类似于卷积神经网络，生成对抗网络的训练也需要很多真实的样本
D、在训练时，需要平衡判别网络和生成网络的能力
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