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卷积神经网络中,卷积层可以实现特征提取,池化层可以实现特征降维。
A、正确;
B、错误
发布时间:
2025-06-13 10:06:32
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正确
相关试题
1.
卷积神经网络中,卷积层可以实现特征提取,池化层可以实现特征降维。
2.
卷积神经网络的一般结构包括卷积层、池化层和全连接层。
3.
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。
4.
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
5.
卷积神经网络由多个卷积层和池化层组成,卷积层负责A输入进行扫描以生成更抽象的特征表示,池化层A这些特征表示进行过滤,保留最关键的特征信息
6.
【单选题】下列关于卷积神经网络(CNN)的说法中,错误的有() A. 卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B.
7.
卷积神经网络(CNN)在时间序列预测中,其典型架构包括卷积层、池化层、全连接层,其中卷积层和池化层主要用于提取数据特征,而全连接层则用于学习特征和输出之间的映射关系。( )
8.
卷积层是卷积神经网络的核心
9.
CNN网络中可能包含输入层、卷积层、池化层、全连接层。
10.
池化层,也可称作降采样层,是卷积神经网络呈现的两个重要技术创新,第一个是局部察觉,再就是池化,池化分为最大池化以及平均值池化。
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