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深度学习及其应用期末测试练习题及答案--第1页
一、单选题
1、对于某卷积层，关于卷积核大小的描述（假设通道数固定）正确
的是哪个？
A.卷积核越小，更新参数的计算量越少，但更容易得到局部的特征。
B.卷积核越大，其取得的特征越全面，得到的特征图越大。
C.卷积核越大，越容易提取细节特征
D.卷积核只能选择3、5、7等奇数值。
正确答案：A
2、下面有关神经网络梯度消失说法错误的是（）
A.当神经网络的隐层增加时，就容易发生梯度消失问题，表现在靠近
输入层的权重难以更新。
B.网络梯度消失可以通过改变隐层和输出层的神经元激活函数减弱。
C.网络梯度消失可能导致有些权重难以更新，导致网路训练失败。
D.网络梯度消失可以通过减少隐层神经元的个数减弱。
正确答案：D
3、假设卷积神经网络某隐层的特征图大小是19*19*8，其中8是通
道数，使用大小为3*3的12个卷积核，步长为2，没有padding对此
隐层进行操作，得到的特征图大小是？
A.8*8*8
B.8*8*12
C.9*9*12
D.14*14*8
深度学习及其应用期末测试练习题及答案--第1页
深度学习及其应用期末测试练习题及答案--第2页
正确答案：C
4、卷积神经网络隐层神经元的数量与下面哪些因素无关？
A.输入图像大小
B.卷积核大小
C.步长
D.激活函数
正确答案：D
5、以下哪个有关卷积神经网络的说法是错误的？
A.输入一个300*300的彩色图，经过10个5*5的卷积核，隐层的参
数量是260（含偏置）
B.使用激活函数Relu的收敛速度比Sigmoid要快一些
C.隐层的神经元输入输出可以看成一个相关权重和偏置的复合非线
性多元函数。
D.在网络规模相同的情况下，增加网络深度比增加宽度能带来更强的
网络特征获取能力
正确答案：A
6、以下哪个关于卷积神经网络的说法是错误的？
A.卷积神经网络训练时值学习每层神经元的阈值
B.AlexNet是一个8层的卷积神经网络
C.目标检测网络Yolo网络结构中包含卷积层
D.典型的卷积神经网络是由卷积层、池化层和全连接层等组成
正确答案：A
深度学习及其应用期末测试练习题及答案--第2页
深度学习及其应用期末测试练习题及答案--第3页
7、下列对于生成式对抗网络的叙述，哪个是错误的？
A.训练可能不稳定
B.可以产生清晰且真实的样本
C.仅由一个生成网络与一个判别网络组成
D.属于无监督学习
正确答案：C
8、假设卷积神经网络某卷积层的输入和输出特征图大小分别为
63*63*16和33*33*64，卷积核大小是3*3，步长为2，那么Padding
值为多少？
A.0
B.3
C.2
D.1
正确答案：C
9、有关一般卷积神经网络的组成，下面哪种说法是正确的？
A.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活
层和全连接层组成
B.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活
层和全连接层组成
C.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化
层和全连接层组成
D.卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化
深度学习及其应用期末测试练习题及答案--第3页
深度学习及其应用期末测试练习题及答案--第4页
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