题目内容（请给出正确答案）

[单选题]

提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法包括以下哪些方面？

A.采用不同大小的卷积：在开始的卷积层采用大卷积核获得粗大的特征，然后再后续的卷积层采用小卷积核获得细致的特征

B.同一隐层组合不同大小的卷积核函数

C.采用shortcut等方式，随着网络层次的加深，减少特征的损失

D.多增加池化操作

提问人：网友jyh111 发布时间：2022-01-07

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ABCD

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更多“提升卷积神经网络对图像的特征获取能力有效的方法包括以下哪些方…”相关的问题

第1题

基于卷积神经网络的图像特征提取方式属于()。

A、全人工提取

B、人工辅助提取

C、半自动提取

D、自动提取

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第2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3题

神经网络用于遥感图像分类有何优缺点？

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第4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5题

对于深度学习的卷积神经网络模型（CNN）来说，其面临的最大问题是模型训练，即用什么数据、什么方法来训练神经网络。

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第6题

关于卷积神经网络说法错误的是：

A、是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型

B、卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程

C、图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理

D、模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路

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第7题

针对LFW人脸识别库,深度卷积神经网络超过了人类的识别能力,其中包括()。

A.Human Level 97.64%

B.香港中文大学 99.53%

C.百(2016) 99.77%

D.腾YouTu/平安科技(2017) 99.80%

E.阅面科技 99.82%

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第8题

哪些权重的取值或调整方法可以改善卷积神经网络的训练和性能？

A、He初始化

B、batch normalization

C、dropout

D、任意随机初始化

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