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题目内容 (请给出正确答案)
[单选题]

下列哪一项不是卷积神经网络的优势()

A.速度相比传统神经网络较快

B.参数共享

C.所需参数数量大幅增大

D.可以提取出更多的特征图

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第1题
在多层神经网络学习中,基于标注大数据,通过误差反馈来自动优化神经网络的参数。与多层前馈神经网络相比,卷积神经网络还需要自动优化的参数是()。

A.卷积矩阵(卷积核)

B.网络层数

C.目标函数

D.输入端和输出端的维数

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第2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3题
根据本讲,影响深度卷积神经网络算法的关键参数是()。

A.网站数量

B.网络深度

C.网络结构

D.网络主体

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第4题
可以在自然语言处理中用于语义关系提取的神经网络技术是以下哪种?()

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.递归神经网络

D.残差神经网络

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第5题
下列哪一项不是递归神经网络所需的模块()

A.全连接层

B.激活函数

C.drop-out

D.池化层

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第6题
以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理?()

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.深层神经网络

D.浅层神经网络

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第7题
神经网络训练过程中,一般会遇到停滞期,即神经网络在进入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪个策略可以避免上述情况?()

A.增加参数数量

B.减少参数数量

C.在开始时将学习率降低10倍

D.改变几个时期的学习率

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第8题
下列哪一项在神经网络中引入了非线性()

A.随机梯度下降

B.修正线性单元(ReLU)

C.卷积函数

D.以上都不正确

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第9题
卷积神经网络是一种前馈神经网络,具有很多优点,对于大型图像处理有出色表现。下列选项中,属于卷积神经网络的优点的是()。

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

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第10题
对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中,通过误差后向传播来优化调整网络参数,请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的()。

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

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第11题
卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。()
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