以下关于卷积神经网络说法错误的是( )A.人工神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层组成。深度学习一般要求有多个隐藏层B.卷积神经网络有两个基本概念:权值共享和池化。权值共享使权值参数的个数减小;池化可以使特征图减小,简化计算C.卷积神经网络具有天然的网络权重值共享和网络局部稀疏性连接的特性,这种连接恰好也符合...
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.卷积神经网络的输入层一般包含包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑C.卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取,池化层的作用是降低特征的维度,进而减小参数量,减少过拟合D.卷积神经网络的全连接层的作用...
典型卷积神经网络LeNet-5的结构包括输入层、采样层、卷积层、输出层和A.全连接层B.隐藏层C.汇聚层D.卷积核
A.卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成B.卷积神经网络的输入层一般包含包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑C.卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取,池化层的作用是降低特征的维度,进而减小参数量,减少过拟合D.卷积神经网络的全连接层的作用是分类点击...
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A.卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成B.卷积神经网络的输入层一般包含包含卷积层、池化层和全连接层3类常见构筑C.卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取,池化层的作用是降低特征的维度,进而减小参数量,减少过拟合D.卷积神经网络的全连接层的作用是分类相关...