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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

提高卷积神经网络分类准确性,以下哪个方法可能是无效的()?

A.增加可调整参数的隐层数目

B.使用图像进行旋转、裁剪、拉伸、裁剪等进行样本增强

C.采用小卷积核,提高通道的个数

D.增强特征获取能力对样本按照一定的方式排序

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第1题
对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题()

A.感知器

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.全连接神经网络

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第2题
与R-CNN相比,有关Fast-RCNN的说法错误的是哪个()?

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

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第3题
循环神经网络不同于卷积神经网络,它比较擅长解决以下哪些问题?()

A.推荐问题

B.序列相关问题

C.图像分类

D.图像检测

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第4题
以下有关OpenVINO平台的认识错误的是哪个()?

A.免费的

B.支持主流的机器视觉功能

C.基于典型卷积神经网络以及英特尔®硬件(包括加速器),实现性能最大化

D.一种云计算平台

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第5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6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7题
卷积神经网络的正向传播过程是指从输入层到输出层的信息传播过程,该过程包括的操作有()。

A.卷积操作

B.池化操作

C.Relu操作

D.全连接分类

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第8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9题
2012年以来,深度卷积神经网络已经成为计算机视觉主流方法,网络深度成为关键参数。()
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第10题
在处理图像领域中,卷积神经网络应用比较广泛,以下哪项不是卷积神经网络的组成部分?()

A.池化层

B.双向隐藏层

C.卷积层

D.全连接层

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第11题
在神经网络中常有权重共享现象,以下哪些神经网络会发生权重共享?()

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.全连接神经网络

D.感知器

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