深度学习中的深度卷积神经网络的卷积过程是什么运算？
A: 局部运算
B: 焦点运算
C: 重分类
D: 距离计算
A: 局部运算
B: 焦点运算
C: 重分类
D: 距离计算
举一反三
- 深度学习涉及的主要方法包括基于卷积运算的神经网络(卷积神经网络CNN) 基于多层神经元的自编码神经网络和深度置信网络(DBN)等。
- 什么是卷积运算？查找资料说明卷积运算的运算过程（一维连续函数和一维离散函数）。 卷积运算有哪些性质？
- 卷积神经网络依靠卷积运算来生成特征图，它使卷积神经网络具有（）的特性。 A: 局部感知 B: 尺度不变性 C: 权重共享 D: 旋转不变性
- 在卷积神经网络中，除了进行卷积运算，还可能会包括加上______的操作。
- 下列关于卷积神经网络表述正确的有（ ）。 A: 卷积神经网络是一种在数据中提取特征的学习方法。 B: 卷积神经网络使原来的数据量变小。 C: 卷积神经网络属于一般机器学习。 D: 卷积神经网络运算能够保留主要特征信息。