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[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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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。
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
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
A.Softmax函数
B.SoftPlus函数
C.Sigmoid函数
D.Relu函数