题目内容
（请给出正确答案）
A.如果参数较多，则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合
B.参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上
C.可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用，即可以把参数看成是卷积提取特征的方式，该方式与位置无关
D.参数越多，才能避免过拟合，减少参数容易导致过拟合
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更多“卷积神经网络的一个特点是“参数共享”。下面关于“参数共享”的…”相关的问题
A、卷积神经网络的层与层之间都是全连接网络
B、卷积神经网络的层与层之间都是部分连接网络
C、卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接，也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是局部连接，最后的层是全连接
D、卷积神经网络的层与层之间既有可能是全连接，也有可能是局部连接。通常是开始的若干层是全连接，最后的层是局部连接
A、-1 -1 -1 -1 8 -1 -1 -1 -1
B、0 -1 0 -1 5 -1 0 -1 0
C、1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9 1/9
D、0 0 0 0 0 0 0 0 0
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、在卷积神经网络中，卷积的下一步通常是进行池化处理(pooling)
B、池化处理主要是对不同位置的特征进行聚合统计
C、池化处理起到了减少了参数和降维的作用
D、常用的池化做法是对每个滤波器的输出求最大值、平均值等
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