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第1题
下面关于CNN的描述中，错误的说法是哪个（)？
A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征，而权值共享大大降低了网络的训练难度
B.通道数量越多，获得的特征图(Featuremap)就越多
C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作，在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变
D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值，而后者可能会忽略来自图像边缘的值
第3题
假设图像大小为100*100，中间有4个神经元，如果采用局部连接神经网络，假设每个神经元与原图中10*10的区域进行连接，则有()个参数。
假设图像大小为100*100，中间有4个神经元，如果采用局部连接神经网络，假设每个神经元与原图中10*10的区域进行连接，则有（)个参数。
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第7题
在典型的卷积神经网络中，你能看到的是（)
A.多个卷积层后面跟着的是一个池化层
B.多个池化层后面跟着的是一个卷积层
C.全连接层(FC)位于最后的几层
D.全连接层(FC)位于开始的几层
第8题
为了迎合芯片计算的特点，神经网络算法进行了相应的改造，以下不属于有利于神经网络算法在芯片上运行的改变是（)。
A.使用较小的卷积，并统一卷积核的大小
B.使用定点计算的神经网络代替浮点运算
C.使用ReLU作为非线性激发函数
D.增加网络的深度
