题目内容
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[单选题]
卷积神经网络中每层卷积层（convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到，其作用是（）。
A.增强图像
B.简化图像
C.特征提取
D.图像处理
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C.全连接层(FC)位于最后的几层
D.全连接层(FC)位于开始的几层
A.Softmax函数
B.SoftPlus函数
C.Sigmoid函数
D.Relu函数
A.全连接层的作用就是分类,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连接,将前一层的特征进行进一步组合
B.损失函数的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数
C.卷积神经网络中的池化层又称为下采样层，该层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量,减少过拟合
D.卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间,全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中
A.217×217×3
B.217×217×8
C.218×218×5
D.220×220×7
