卷积神经网络的卷积层又称为下采样层，其作用是使特征图变小，简化网络计算复杂度，并且对特征进行压缩，从而提取主要特征。
A、对
B、错
发布时间：2025-05-08 22:57:38
请在 下方输入 要搜索的题目：
推荐参考答案 (
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
答案：错
相关试题
- 1.卷积神经网络的卷积层又称为下采样层，其作用是使特征图变小，简化网络计算复杂度，并且对特征进行压缩，从而提取主要特征。
- 2.卷积神经网络主要由局部感受野、权值共享、池化三部分组成。其中,池化层的作用是对输入的特征图进行压缩,使特征图变小,简化网络计算复杂度。A.正确B.错误
- 3.【单选题】下列关于卷积神经网络(CNN)的说法中,错误的有() A. 卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B.
- 4.卷积层的作用是提取图像的二维特征，通过不同的算子（不同的卷积层）处理，可以检测图像不同边缘
- 5.卷积层的作用是提取图像的二维特征，通过不同的算子（不同的卷积层）处理，可以检测图像不同边缘
- 6.卷积神经网络中，卷积层可以实现特征提取，池化层可以实现特征降维。
- 7.在卷积神经网络计算中，已知输入特征层大小为32x32x64, 使用标准卷积计算，带偏置项，卷积核大小为3*3，输出特征层数目为64，请问卷积层的参数个数为？
- 8.卷积神经网络由多个卷积层和池化层组成，卷积层负责A输入进行扫描以生成更抽象的特征表示，池化层A这些特征表示进行过滤，保留最关键的特征信息
- 9.卷积神经网络（CNN）在时间序列预测中，其典型架构包括卷积层、池化层、全连接层，其中卷积层和池化层主要用于提取数据特征，而全连接层则用于学习特征和输出之间的映射关系。（ ）
- 10.卷积层是卷积神经网络的核心
