【判断题】增大卷积核的大小必然会提高卷积神经网络的性能。
相似题目
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一个短序列与一个长序列卷积时，有（）和（）两种分段卷积法。
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采用包二进制卷积码PBCC调制方式的IEEE802．11b＋将传输速率提高到（）。
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设进行线性卷积的两个序列x1(n)和x2(n)的长度分别为M和N，在什么条件下它们的循环卷积结就是线性卷积？
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卷积神经网络（CNN），卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种后馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。
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增大卷积核的大小必然会提高卷积神经网络的性能。
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卷积的方法只适用于线性时不变系统的分析。()此题为判断题(对，错)。
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22、在卷积网络中，卷积层的参数是卷积核和偏置，池化层没有参数，因此在误差反向传播时只要优化卷积层的参数。
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3、请简单叙述卷积神经网络中，卷积层和池化层的原理和作用？
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4、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。该卷积神经网络最后一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是（）
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【判断题】系统的零状态响应等于系统的单位冲激响应与激励的卷积积分；（）
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在卷积神经网络中，不同层具有不同的功能，可以起到降维作用的是以下哪层？（)
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卷积码专用于“突发性”差错的检测和纠正。此题为判断题(对，错)。
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埃德蒙·贝拉米肖像是通过卷积神经网络CNN实现的。
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循环卷积可由周期卷积截取主值得到。
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假如步长为1，原始图片尺寸为[6,6]，卷积核大小为[3,3]，在不考虑0填充的条件下，卷积之后图像大小为（）
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15、哪些权重的取值或调整方法可以改善卷积神经网络的训练和性能？
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下列哪一项不是一般的卷积神经网络的计算过程？（)
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卷积神经网络的核心思想可以总结为两点，一是局部感知，二是权值共享，关于这两点以下说法正确的是？（)
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当在深度学习卷积神经网络中加入池化层（pooling layer)时，变换的不变性会被保留，是这样吗？（）
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7、与常规卷积相比，随着网络层数的增加，空洞卷积的感受野_______
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3、关于卷积神经网络说法，错误的是（）。
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6、关于卷积神经网络的说法正确的是
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19、以下哪些方法能改进卷积神经网络的训练质量？
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5、下列关于卷积神经网络的描述正确的是