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[单选题]

卷积操作是卷积神经网络所具备的一个重要功能,对一幅图像进行高斯卷积操作的作用是()。

A.对图像进行增强

B.对图像进行裁剪

C.对图像进行平滑(模糊化)

D.对图像进行分类

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第1题

假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()。

A.1

B.500

C.300

D.100

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第2题

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。()
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第3题

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。
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。

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第4题

编程先将一幅灰度图像用3x3平均滤波器平滑一次,再进行如下增强:(1)比较原始图像和增强图像,看
编程先将一幅灰度图像用3x3平均滤波器平滑一次,再进行如下增强:(1)比较原始图像和增强图像,看

编程先将一幅灰度图像用3x3平均滤波器平滑一次,再进行如下增强:

(1)比较原始图像和增强图像,看哪些地方得到了增强;

(2)改变阈值T的数值,看对增强效果有哪些影响。

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第5题

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。()
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第6题

一个长100点与另一个长25点的复序列进行线性卷积。若采用基2-FFT进行快速卷积,则得到与线性卷积同样结果所需要的FFT次数(IFFT可以通过FFT计算)是多少次?

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第7题

卷积神经网络的一个特点是“参数共享”。下面关于“参数共享”的哪种说法是正确的?

A.如果参数较多,则容易导致过拟合。而减少参数有助于避免过拟合

B.参数共享的优势是通过一个任务上学习到的参数可以直接应用到另外一个任务上

C.可以允许一个特征检测器在整个输入图像的不同位置使用,即可以把参数看成是卷积提取特征的方式,该方式与位置无关

D.参数越多,才能避免过拟合,减少参数容易导致过拟合

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第8题

下面哪个作用是池化(pooling)层所完成的()。

A.下采样

B.图像增强

C.图像裁剪

D.上采样

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第9题

图像增强的频域法就是在图像的某种变化域内,对图像的变换值进行运算。()
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第10题

卷积神经网络可以对一个输入完成不同种类的变换(旋转或缩放),这个表述正确吗?()
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