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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。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-05-10 12:24:39
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1.
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。
2.
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。
3.
卷积神经网络包括下面哪些网络结构?( )A、输出层B、卷积层C、全连接层D、池化层
4.
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。
5.
简述什么是全连接神经网络模型,并画出输出层为4个输入节点,两个隐藏层,每个隐藏层3个节点,输出层为2个节点的全连接神经网络结构图。
6.
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。( )
7.
隐藏层中的全连接层主要作用是将所有特征融合到一起
8.
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
9.
卷积层是卷积神经网络的核心
10.
说出卷积神经网络与全连接网络的异同点?
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