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[单选题]
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。该卷积神经网络做好一层是分类层，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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A.1
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A.全连接层的作用就是分类,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连接,将前一层的特征进行进一步组合
B.损失函数的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数
C.卷积神经网络中的池化层又称为下采样层，该层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量,减少过拟合
D.卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间,全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
A.19x19x(25x20)
B.19x19x(20x25)
C.19x19x(5x25)
D.19x19x(5x20)
A.卷积滤波矩阵中的参数
B.全连接层的链接权重
C.激活函数中的参数
D.模型的隐藏层数目
A.隐式学习，避免了显式的特征抽取
B.平移不变性
C.权值共享
D.鲁棒性强
