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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:()

A.CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。

B.CNN中的池化层用于降低特征图维数,以避免过拟合。

C.CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。

D.由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。

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第1题
可以在自然语言处理中用于语义关系提取的神经网络技术是以下哪种?()

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.递归神经网络

D.残差神经网络

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第2题
关于循环神经网络以下说法错误的是?()

A.循环神经网络可以根据时间轴展开

B.LSTH也是种循环神经网络

C.LSTM无法解决梯度消失的问题

D.循环神经网络可以简写为RNN

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第3题
下面关于深层网络模型的介绍中,哪个说法是正确的()?

A.在卷积神经网络中,采用平均池化可减小误差,适用于需要突出纹理等特征的场景中

B.ResNet通过增加恒等映射,增加参数从而减少模型优化的难度,实现性能提升

C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量,使模型可以处理任意尺寸的图像

D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布

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第4题
以下关于神经网络的说法错误的是?()

A.单层感知器的局限在于不能解决异或问题

B.前馈神经网络可用有向无环图表示

C.随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱

D.前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系

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第5题
在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享?()

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.全连接神经网络

D.感知器

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第6题
在卷积神经网络中,最后一层一般是全连接层,在全连接层中我们使用以下哪个函数作为激活函数?()

A.Softmax函数

B.SoftPlus函数

C.Sigmoid函数

D.Relu函数

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第7题
循环神经网络的并发性,比卷积神经网络好。()
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第8题
在卷积神经网络中,可以利用多个不同的卷积核进行卷积操作。()
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第9题
卷积神经网络经常被用于图像识别、推荐引擎和自然语言识别等方向的应用。()
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第10题
卷积神经网络A图像进行卷积计算后,没有办法保证图像的尺寸维持原大小。()
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第11题
前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数,因此是一种监督学习方法。()
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