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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
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口腔医学技术
推荐参考答案
(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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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.
全连接层将上层的特征图展平为一维向量,通过权重矩阵与偏置进行线性变换,最终实现分类或回归。
5.
先是将输入图像经过预处理之后再送进网络,卷积层和池化层一步步提取图像的特征图,
6.
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。
7.
把输入的图像通过卷积层提取出它们的特征,然后得到不同尺度的包含了图像的语义信息和空间位置信息的特征图。
8.
能够提取出图片边缘特征的网络是? 卷积层全连接层输出层池化层
9.
图像分割的本质是将各个像素进行分类的过程,分类的依据是灰度、颜色、纹理等特征。( )
10.
所有基准特征应在层 ______ 上建立
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