10 颗豆豆
1. 单选题
30 秒
卷积神经网络通过什么原理帮助计算机认知图像内容？
由整体到局部的认知过程
事物总是不断发展与变化的，用发展的眼光认知事物
由局部到整体，由具体到抽象的过程
事物发展的螺旋上升，曲折统一的规律
2. 判断题
30 秒
平均池化（Average Pooling）比最大池化（Max Pooling）对特征图中的噪声更敏感。
对
错
3. 单选题
30 秒
在卷积神经网络中，以下哪项属于填充（padding）带来的结果？
引入更多的非线性
增加模型的深度
输出特征图的尺寸与输入相同
减少计算量
4. 判断题
30 秒
CNN也是使用BP反向传播算法来训练卷积层与池化层的参数。
对
错
5. 单选题
双倍得分
45 秒
在卷积操作中，若输入特征图尺寸为16×16，使用3×3卷积核，步长(stride)为2，不填充，则输出特征图的尺寸是多少？
7×7
9×9
10×10
8×8
6. 单选题
30 秒
你正在构建一个识别苹果、香蕉、橘子的三元分类器，输出层的激活函数应该选择哪个？
Sigmoid
Softmax
ReLU
Leaky ReLU
7. 单选题
双倍得分
30 秒
在PyTorch中，若执行 x.view(-1, 256 * 3 * 3)，参数中的 -1表示什么 ？
将张量压缩为一维向量
删除该维度
随机初始化该维度的大小
自动计算该维度的大小，使总元素数不变
8. 判断题
30 秒
VGG网络通过堆叠多个3x3卷积核来构建深层结构，从而减少参数数量。
对
错
9. 判断题
30 秒
在ResNet中，当残差块输入和输出的特征图深度不一致时，可以通过1×1卷积来调整深度。
对
错
10. 单选题
30 秒
ResNet的成功对深度学习发展的影响不包括？
推动了计算机视觉领域的进步
解决了所有优化问题
证明了极深网络的有效性
启发了更多带跳跃连接的架构
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