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[判断题]

在卷积神经网络训练时,可以A输入进行旋转、平移、缩放等操作,从而提高模型泛化能力。()

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第1题

卷积神经网络可以对一个输入进行多种变换(旋转、平移、缩放)。()
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第2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3题

选择模型时只需要考虑模型的泛化误差,因此就算是训练误差非常大的模型也可能是效果最好的分类模型。()
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第4题

图形比图像更精确、更有效且更易于进行移动、缩放、旋转等操作()
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第5题

图形数据比图像数据更精确、更有效且更易于进行移动、缩放、旋转等操作()
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第6题

分类模型的误差大致分为两种:训练误差(trainingerror)和泛化误差(generalizationerror)。()
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第7题

分类模型的误差大致分为两种:训练误差(trainingerror)和泛化误差(generalizationerror)()
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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

循环神经网络的并发性,比卷积神经网络好。()
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第10题

多隐层神经网络可以直接用经典算法进行训练。()
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