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[单选题]
卷积神经网络中池化层的作用是()。
A.降低卷积层对位置的敏感性,同时降低对空间降采样表示的敏感性
B.权值初始化
C.对图像实现边缘检测
D.提取输入的不同特征
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A.降低卷积层对位置的敏感性,同时降低对空间降采样表示的敏感性
B.权值初始化
C.对图像实现边缘检测
D.提取输入的不同特征
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.增强图像
B.简化图像
C.特征提取
D.图像处理
卷积神经网络中每层卷积层(convolutional layer)由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到,其作用是()。
A.增强图像
B.简化图像
C.特征提取
D.图像处理
A.同样模式的内容(如鸟嘴)在图像不同位置可能出现
B.池化之后的图像主体内容基本不变
C.不同种类鸟的相同部位(如鸟嘴)形状相似
D.池化作用能使不同种类鸟变得相似