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
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
发布时间：2025-05-09 17:27:21
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- 1.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
- 2.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。
- 3.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。
- 4.卷积层是卷积神经网络的核心
- 5.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。
- 6.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。
- 7.在图像卷积中，使用多个卷积核可以实现什么功能？（ ）
- 8.传输层可以通过()。标识不同的应用。
- 9.假设图像分类任务中，图像中共包含10类不同的物体，则通常情况下用卷积神经网络构造图像分类模型时，最后的概率向量长度为（ ）。
- 10.卷积层是卷积神经网络的核心A.正确B.错误
