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[判断题]

在卷积神经网络中实施填充是一件十分重要的事情，如果没有填充，边缘区域的像素值基本不会受到卷积层的影响。（）

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第1题

假设在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7x7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224x224x3，那么该层输出的维度是多少？

A.217x217x3

B.217x217x8

C.218x218x5

D.220x220x7

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第2题

在深度神经网络中，如果是填充后求卷积，图像尺寸保持不变，以下哪些参数是正确的（）。

A.以0填充一圈

B.以1填充一圈

C.步长为1

D.图像尺寸变小

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第3题

在卷积神经网络中，可以利用多个不同的卷积核进行卷积操作。（）
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第4题

提升卷积核（convolutionalkernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能。（）
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第5题

增加卷积核的大小A于改进卷积神经网络的效果是必要的。（）
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第6题

（）只影响图层中绘制的像素和形状的不透明度,不会影响图层样式的不透明度

A.填充、不透明度

B.明度、填充

C.不透明度、填充

D.填充、明度

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第7题

循环神经网络的并发性，比卷积神经网络好。（）
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第8题

卷积神经网络A图像进行卷积计算后，没有办法保证图像的尺寸维持原大小。（）
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第9题

关于卷积神经网络说法错误的是：

A.卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程

B.模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路

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.是目前网络深度最深、应用最成功的深度学习模型

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第10题

可以在自然语言处理中用于语义关系提取的神经网络技术是以下哪种？（）

A.循环神经网络

B.卷积神经网络

C.递归神经网络

D.残差神经网络

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