找答案
考试指南
试卷
请在
下方输入
要搜索的题目:
搜 索
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
首页
口腔医学技术
推荐参考答案
(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
联系客服
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.
反卷积层的原理是首先将填充原特征图中的特征点,之后使用卷积核在原特征图上滑动由此得到更大的特征图
热门标签
常识知识题库
生活常识题库及答案
体育考试题库
国家电网企业文化题库
法律常识题库
行政管理题库及答案
教师的题库
幼师考编题库
征信考试题库
辅导员考试题库
教师招聘考试题库
证券从业试题库
银行招聘题库
法律知识题库
辅警招聘考试题库
音乐常识题库
华图砖题库
中国移动题库
职业能力测验题库
类比推理题库