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卷积神经网络隐层神经元的数量与下面哪些因素无关？

[单选题]

卷积神经网络隐层神经元的数量与下面哪些因素无关？

A.输入图像大小

B.卷积核大小

C.步长

D.激活函数

提问人：网友wu28wu28 发布时间：2022-01-07

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ABCD

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第1题

卷积神经网络中典型的模式是？

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

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第2题

卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。

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第3题

卷积神经网络是一个全连接的神经网络,中间隐层通常包含多个卷积层。()

此题为判断题(对，错)。

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第4题

卷积神经网络最后都需要2层或多层全连接层，才能起到分类的功能

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第5题

人工神经网络____

A、解决线性问题最有优势；

B、由其激活函数定义网络结构；

C、在外界刺激（训练）无法改变内部参数；

D、中的卷积神经网络在图像任务中可以被视为训练得来的隐空间中稀疏的边缘探测器；

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第6题

以下哪一项在神经网络中引入了非线性？

A、Tanh激活函数

B、随机梯度下降

C、改变权重的初始化值

D、其他选项都正确

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第7题

以下哪个关于卷积神经网络的说法是错误的？

A、典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成

B、卷积神经网络训练时学习的是每层神经元的值

C、AlexNet是一个8层的卷积神经网络

D、目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层

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第8题

Tanh激活函数[图]的导数是以下哪一个？A、f(x)(1-f(x))B...

Tanh激活函数的导数是以下哪一个？

A、f(x)(1-f(x))

B、1-2f(x)

C、

D、

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第9题

shen深度学习涉及大量的矩阵运算，假设需要计算三个矩阵A,B,C的乘积为ABC，它们的尺寸分别是m*n,n*p,P*q，且m<n<p<q，以下顺序计算效率最高的是哪种？<br> A、A(BC)

B、AC(B)

C、（AB）C

D、效率都一样

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