题目内容
（请给出正确答案）
A.卷积核中的取值都是事先人工设计的，在网络的训练过程中不变化
B.共享权重大大减少了参数的个数，降低了网络的复杂度
C.通过增加卷积核的大小和通道的个数，可以提升卷积神经网络特征获取的能力
D.卷积核越大，即感受野越大，网络需要优化的参数越少，训练速度越快
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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、卷积层的输入特征图的通道数和输出特征图的通道数是相同的
B、通道数越多，获得的特征图越多，网络获得的特征越充分
C、随着卷积网络深度的增加，一般使用更小的卷积核和更多的通道，兼顾训练速度和网络分类性能
D、在卷积操作时，每个卷积核要对输入特征图的所有通道分别做卷积后求和，得到对应的新特征图
A、卷积核的高和宽不一定是相等的，且一般大小取奇数
B、在特征图padding时，各方向的填充像素数不一定相同（不对称填充），也不一定补0
C、在卷积神经网络中，卷积和池化的作用主要是分类，全连接层的作用主要是特征获取
D、卷积神经网络的输出层不一定用全连接网络，也可能得到比较好的性能
A、权重归一化
B、dropout
C、batch nomalization
D、增加更多的隐层数，提高网络的深度，深度增大性能也会不断提升
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