CNN卷积神经网络单元测试与答案.docx
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2023-03-11
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一、单选题
1、关于深度学习的说法正确的是哪个？
A.批规范化（batch normalization）是在不引入新参数的情况下保证
每一层网络的输入具有相同的分布
B.与 Sigmoid 函数相比，Relu 较不容易使网络产生梯度消失
C.梯度下降法实现简单，当目标函数是凸函数时，可基于二阶收敛
快速到达目标值
D.用 Sigmoid 激活函数时，如果权重初始化较大或较小时，容易出
现梯度饱和梯度消失，可选用 Tanh 函数改进
正确答案：B
2、下面关于池化的描述中，错误的是哪个？
A.池化的常用方法包括最大化池化、最小化池化、平均化池化、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
正确答案：A
3、下面关于 CNN 的描述中，错误的说法是哪个？
A.局部感知使网络可以提取数据的局部特征，而权值共享大大降低
了网络的训练难度
B.卷积核一般是有厚度的，即通道（channel),通道数量越多，获得
的特征图（Feature map）就越多
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