判断题 假设在 ImageNet 数据集(对象识别数据集)上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。
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判断题 人工神经网络是对人脑或生物神经网络若干基本特性的抽象和模拟。
判断题 实际应用场景中,目标检测应满足两个条件:检测速度满足实际场景需求和覆盖物体类别满足实际场景需求。
判断题 单层前馈网络中,如果有 i 个输入,j 个输出,则连接权值 W 可以表示成一个 i∗j 的矩阵。
判断题 BP网络是多层前馈网络,Hopfield 网络是全互联反馈网络。
判断题 卷积神经网络中,对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化 (pooling)。池化不会丢失图像的信息,也不会降低其空间分辨率。
判断题 按拓扑结构分,人工神经网络可以分为前馈网络和反馈网络。
判断题 卷积神经网络是 Hopfield 神经网络的延伸与拓展。
判断题 由于的神经元的可塑性,突触的传递作用可以增强或者减弱,而机器学习的过程,也是神经元之间连接强度的变化过程。