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[单选题]

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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发布时间：2022-08-30

更多“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（)。”相关的问题

第1题

在卷积神经网络中，可以利用多个不同的卷积核进行卷积操作。（）

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第2题

卷积神经网络可以对一个输入进行多种变换（旋转、平移、缩放)。（)

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第3题

卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层组成，能够处理输入的二维数据。（)

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第4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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第5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6题

假设在ImageNet数据集（对象识别数据集)上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。（)

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第7题

关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是？（)

A.常用的池化方法有最大池化和平均池化

B.经过池化的特征图像变小了

C.池化层可以起到降维的作用

D.池化操作采用扫描窗口实现

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第8题

为什么在上RNN（循环神经网络)可以应用机器翻译将英语翻译成法语（)

A.因为它可以被用做监督学习

B.严格意义上它比卷积神经网络(CNN)效果更好

C.它比较适合用于当输入/输出是一个序列的时候(例如.一个单词序列)

D.RNNs代表递归过程.想法-＞编码-＞实验-＞想法-＞…

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第9题

提升卷积核（convolutionalkernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。（）

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第10题

卷积神经网络可以很好的处理图数据。（)

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