池化层常用到的3种循环方法是LP池化，混合池化，随机池化。

A.ALexNet采用的是最大池化方法

B.最大池化在物体轮廓等特征提取中更有效

C.最大池化比随机池化的计算量小

D.LeNet采用的是最大池化方法

A.最大池化层

B.平均池化层

C.乘积池化层

D.最小池化层

A.池化的常用方法包括最大化池化、最小化池化、平均化池化、全局池化。

B.池化方法可以自定义。

C.在人脸识别中采用较多池化的原因是为了获得人脸部的高层特征。

D.池化在CNN中可以减少较多的计算量，加快模型训练时间。

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

A.LeNet中使用的是均值池化

B.均值池化可以较好地保留图像的背景信息

C.均值池化在处理图像时，图像的边缘会被钝化

D.均值池化在物体轮廓等特征提取中更有效

A.卷积层后为池化层，然后还是卷积层-池化层。

B.多个连续的池化层，然后跟着一个卷积层

C.网络中最后的几个层是全连接层

D.网络中最开始的几个层是全连接层

A.卷积层

B.前向池化层

C.反向池化层

D.全连接层

隐藏层中的池化层作用是()训练参数,对原始特征信号进行采样。

A.①②

B.①②③

C.③④

D.①②③④

A.损失信息少

B.获得的图像特更丰富

C.提高卷积神经网络的正确率

D.减少计算量