全连接层：将所有局部特征整合得到完整的特征图，最后利用 softmax函数进行图像分类。（ ）
A、对
B、错
发布时间：2025-03-30 16:39:57
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：对
相关试题
- 1.全连接层：将所有局部特征整合得到完整的特征图，最后利用 softmax函数进行图像分类。（ ）
- 2.在使用卷积神经网络对图像分类中，一般将最后一层全连接层（即与输出层相连的全连接层）的输出作为每幅图像的特征表达。
- 3.隐藏层中的全连接层主要作用是将所有特征融合到一起
- 4.典型的用于图像分类的卷积神经网络由输入层、（ ）、池化层、全连接层、输出层构成。
- 5.应用图像特征对高空间分辨率的图像进行描述时，主要的特征有（ ）
- 6.（）是模式识别技术在图像领域中的具体应用，是对输入的图像信息建立图像识别模型，分析并提取图像的特征，然后建立分类器，根据图像的特征进行分类识别的一种技术。
- 7.最常用的遥感图像分类方法是（）。A、基于纹理特征的统计分类方法B、基于时间特征的统计分类方法C、基于空间特征的统计分类方法D、基于光谱特征的统计分类方法
- 8.在解决分类问题中，Softmax函数输出的概率和等于1
- 9.简述softMax分类器
- 10.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。
