协作性不是分分布式人工智能的特点。（）

VGG模型于2014年被提出，是最流行的（）模型之一，在ImageNet比赛中，达到了Top5错误率7.3%。

如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和（）

（）是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出

（）的数目通常也被称作卷积核的个数

关于学习率初始值设定描述正确的是（）

（）函数一般用在多分类问题中，它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广，也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。

GooLeNet中使用较多小tricks，其中全局平局池化GAP就是一个，使用GAP的优点是（）

Inception模块可以并行执行多个具有不同尺度的卷积运算或池化操作，下列网络运用Inception的是（）

通常情况下，CNN网络中，哪一部分消耗内存较大

VGG-19中卷积核的大小为