题目内容
（请给出正确答案）
A.AlexNet的网络结构和LeNet非常类似，但更深更大，并且使用了层叠的卷积层来获取特征
B.GoogLeNet的主要贡献是实现了一个bottleneck模块，能够显著地减少网络中参数的数量
C.ResNet使用了特殊的跳跃链接，大量使用了批量归一化，并在最后使用了全连接层
D.VGGNet的主要贡献是展示出网络的深度是算法优良性能的关键部分
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A.可以把分类损失和边框精调的回归损失加在一起训练卷积神经网络，降低了Fast-RCNN的mAP
B.候选框的目标分类和边框精调都由卷积神经网络承担，这也提高了算法的速度
C.舍弃了R-CNN的多尺度池化，提高了算法的速度
D.Fast-RCNN将候选区域的特征获取和分类放在一个卷积神经网络
A.每一个卷积核在遍历整个图像的时候，卷积核的参数是固定不变的
B.每个卷积核在遍历整个图像的时候，卷积核的参数是变化的
C.图像的空间联系是局部像素较为稀疏，而距离较远的像素相关性较强
D.图像的空间联系是局部像素较为紧密，而距离较远的像素相关性较强
A.卷积神经网络、图形、实例分割
B.卷积神经、网络、图像语义分割
C.CNN图像、语义分割
D.卷积神经网络、图像、语义分割
A.目标检测是将目标从图像中提取出来
B.滑动窗口区域选择策略时间复杂度高，窗口冗余太多
C.目标检测算法主要采用卷积算法
D.目标检测对准确率要求更高，但是对检测耗时要求较低
A.卷积神经网络主要用于目标识别、图像分割等方面
B.循环神经网络主要用于处理序列数据
C.长短时记忆神经网络主要用于处理序列数据
D.长短时记忆神经网络是和循环神经网络完全不同的一种新型神经网络
A.关于神经网络,著名的赫布规则提出了一个神经网络里信息是储藏在突触连接的权中的概念
B.MP模型的提出标志着神经计算时代的开始
C.人工神经网络的基本模型有:单层前向神经网络和隐层前向神经网络
D.人脑神经系统的基本单元是神经元,一般所说的神经元是双极神经元,由细胞体、一个轴突和若干树突组成
