下列关于卷积神经网络的说法不正确的是
A: 每个卷积层中的卷积核都需要处理全部接受到的信息
B: 池化操作对多个卷积核得到的信息进行降维，只保留重要信息
C: 卷积核用来实现对输入信号的各种处理，不同的卷积核实现不同的功能
D: 卷积神经网络是目前网络深度最深的深度神经网络模型之一
A: 每个卷积层中的卷积核都需要处理全部接受到的信息
B: 池化操作对多个卷积核得到的信息进行降维，只保留重要信息
C: 卷积核用来实现对输入信号的各种处理，不同的卷积核实现不同的功能
D: 卷积神经网络是目前网络深度最深的深度神经网络模型之一
举一反三
- 以下关于卷积神经网络，说法正确的是 A: 卷积神经网络只能有一个卷积核 B: 卷积神经网络可以有多个卷积核，但是必须同大小 C: 卷积神经网络可以有多个卷积核，可以不同大小 D: 卷积神经网络不能使用在文本这种序列数据中
- 有关卷积神经网络的说法哪个是正确的？ A: 卷积核越大越好 B: 不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核 C: 在卷积层之前使用池化操作，可以减少卷积层参数量 D: 类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量
- 下列对于卷积神经网络的描述，错误的是______。 A: 卷积神经网络同时具备全连接神经网络和卷积运算的特点 B: 卷积神经网络是一种前馈型神经网络 C: 每个卷积层可包含多个卷积核来进行特征提取 D: 卷积神经网络的特征提取阶段包括卷积层和池化层
- 关于卷积神经网络说法错误的是： A: 是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型 B: 卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程 C: 图像的卷积，很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理 D: 模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路
- 下列关于卷积神经网络（CNN）的说法中错误的有（ ） A: 卷积神经网络网络一般有输入层、隐藏层、输出层组成 B: 卷积神经网络的正向传播指从输入层、卷积层、池化层和全连接层的信息传播过程，不包含池化层到卷积层的传输。 C: 卷积神经网络的卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，池化层的作用是降低特征的维度，进而减小参数量，减少过拟合 D: 卷积神经网络的全连接层的作用是分类