A、 在卷积神经网络格中,池化层只能选择最大池化,而不韵选择其他方法。
B、 卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
C、 全连接层把所有局部特征结合变成全局特征用来计算最后每一类的得分。
D、 卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。
答案：BCD
A、 在卷积神经网络格中,池化层只能选择最大池化,而不韵选择其他方法。
B、 卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
C、 全连接层把所有局部特征结合变成全局特征用来计算最后每一类的得分。
D、 卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。
答案：BCD
A. 文字识别以开放API的方式提供给用户,用户可以将文字识别集成到第三方系统调用API
B. 用户可以在管理控制台申请开通文字识别服务,查看服务的调用成功和失败次数
C. 文字识别提供了web化的服务管理平台,即管理控制台,以及基于HTTPS请求的API管理方式
D. 每次使用服务都需要申请
A. 通过使用多个学习器,集成的泛化能力可以比单个学习器强得多。
B. 集成学习模型包含多个子学习器,为提高效率它们以并行的方式进行训练。
C. 集成学习是一种机器学习范式,在这种范式中,多个学习器被训练和组合以解决同一个问题。
D. 集成学习中Bagging以及Boosting的构建逻辑有所不同。
A. modelArts
B. MySQL
C. Ascend
D. MindSpore
A. 采用一种单向多层结构,每一层包含若干个神经元,同一层的神经元之间没有互相连接,层间信息的传送只沿一个方向进行。
B. 输入节点并无计算功能,只是为了表征输入矢量各元素的值
C. 每个神经元与前一层的所有神经元相连。
D. 各层节点表示具有计算功能的神经元,称为计算单元。
解析：解析:D选项可以参考B
A. 如果出现欠拟合,可以使用更加复杂的模型。
B. 真实的数据需要进行数据清理与特征工程。
C. 如果出现过拟合,可以使用更加复杂的模型。
D. 当训练完成之后,我们需要使用测试集进行测试,确保模型的泛化能力。
A. 图像的空间联系是局部像素较为稀疏,而距离较远的像素相关性较强
B. 每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是固定不变的
C. 图像的空间联系是局部像素较为紧密,而距离较远的像素相关性较强
D. 每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是变致的
解析：解析:权值共享意味着每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是固定不变的。卷积神经网络架构单卷积核计算卷积计算描述卷积计算结果演示padding可以保留边缘信息
A. [[0.1.][2.3.][4.5.][6.7.]]
B. [[4.5.][6.7.][[0.1.][2.3.]]
C. [[[4.5.][6.7.]][[0.1.][2.3.]]]
D. [[[0.1.][2.3.]][[4.5.][6.7.]]]
