A. 新认知机Neocognitron B. Lenet-5 C. AlexNet D. ImageNet
A. Sigmoid B. Tanh C. ReLU D. 不需要
A. 池化的常用方法包括最大池化、最小池化、平均池化、全局池化 B. 在人脸识别中采用较多池化的原因是为了获得人脸部的高层特征 C. 池化在CNN中可以减少较多的计算量,加快模型训练 D. 池化方法可以自定义
A. 27000001 B. 9000100 C. 27000100 D. 9000001
A. Sigmoid B. Tanh C. ReLU D. Softmax
A. 参数添加约束,如L1、L2范数 B. 训练集合扩充 C. Dropout(失活) D. 提前停止训练
A. Dropout B. L1范数 C. L2范数 D. L3范数
A. 特征具有局部性 B. 图像具有标签 C. 特征可能出现在任何位置 D. 下采样图像,不会改变图像目标
A. 最大池化 B. 最小池化 C. 平均池化 D. 全局池化