卷积神经网络中有哪些参数是需要通过学习得到的
A: 卷积核权重参数
B: 池化层参数
C: 激活函数
D: 偏置
A: 卷积核权重参数
B: 池化层参数
C: 激活函数
D: 偏置
A,D
举一反三
- 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。
- 卷积神经网络的参数主要集中在？ （ ) A: 卷积层 B: 激活层 C: 全连接层 D: 池化层
- 以下参数中，哪个参数不属于卷积神经网络中的超级参数（ ） A: 卷积核的高 B: 卷积填充单元 C: 卷积核内的权重参数 D: 卷积步长
- 卷积神经网络通常包含哪些层（ ） A: 全连接层 B: 池化层 C: 卷积层 D: 参数优化层
- 在卷积神经网络中，有些参数不能通过网络学习得到，需要自己定义，也就是我们常说的超级参数。以下属于超级参数的有（ ） A: 卷积核的宽 B: 卷积核的高 C: 卷积步长 D: 其余全都是
内容
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卷积神经网络的主要包含卷积层、激活函数层、池化层和全连接层
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卷积神经网络中某一层使用的He权重初始化与以下哪些参数有关？ A: 卷积核的高 B: 卷积核的宽 C: 前一层特征图的大小 D: 卷积核的个数
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卷积神经网络的结构包括下列、（） A: 池化层 B: 卷积层 C: 激活函数 D: 全连接层
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卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。
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卷积神经网络组成有如下: A: 输入层、卷积层 B: 激活函数 C: 池化层 D: 全连接层