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以下属于图像分类技术应用的场景的有：（）

A、人脸识别$;$相册自动分类$;$医学领域图像识别$;$交通场景识别$;$图像检索

答案：ABCDE

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大数据的思维会把原来销售的概念变成服务的概念。

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LSTM代表长期短期记忆。这是一种人工RNN(递归神经网络)架构,用于深度学习领域。

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R-CNN的系列算法分成两个阶段，先在图像上产生候选区域，再对候选区域进行分类并预测目标物体位置，它们通常被叫做两阶段检测算法。SSD和YOLO算法则只使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置，所以它们通常被叫做单阶段检测算法。

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把一个高维空间变换为低维空间时，希望有一些实用的标准来衡量各个类别之间的可分离性。下列可以作为定义可分离性判据的依据的是（）。

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数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，有明显优势。

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（）前向链接算法是目标指导的推理的一种形式，后向链接算法是数据驱动的推理。

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GRU含有一个cell单元，用于存储中间状态

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关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是?

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传统神经网络常用的激活函数是sigmoid与tanh

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CNN网络设计中，学习率的设置往往对训练收敛起到关键作用，关于学习率的说法，错误的是（）

题目内容

(

多选题

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以下属于图像分类技术应用的场景的有：（）

A、人脸识别$;$相册自动分类$;$医学领域图像识别$;$交通场景识别$;$图像检索

答案：ABCDE

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大数据的思维会把原来销售的概念变成服务的概念。

点击查看答案

LSTM代表长期短期记忆。这是一种人工RNN(递归神经网络)架构,用于深度学习领域。

点击查看答案

把一个高维空间变换为低维空间时，希望有一些实用的标准来衡量各个类别之间的可分离性。下列可以作为定义可分离性判据的依据的是（）。

A. 判据与分类错误之间呈单调关系，判据越大，分类错误的概率越小$;$特征独立时，判据呈现叠加性$;$判据生成的度量矩阵对称，对角线元素为0，非对角线元素为正$;$加入新特征时，判据不减小。

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数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，有明显优势。

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（）前向链接算法是目标指导的推理的一种形式，后向链接算法是数据驱动的推理。

点击查看答案

GRU含有一个cell单元，用于存储中间状态

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关于卷积神经网络池化层以下描述正确的是?

A. 池化操作采用扫描窗口实现$;$池化层可以起到降维的作用$;$常用的池化方法有最大池化和平均池化$;$经过池化的特征图像变小了

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传统神经网络常用的激活函数是sigmoid与tanh

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CNN网络设计中，学习率的设置往往对训练收敛起到关键作用，关于学习率的说法，错误的是（）

A. 学习率太小，更新速度慢$;$学习率过大，可能跨过最优解$;$学习率也是有网络学习而来$;$学习率可在网络训练过程中更改

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