1056.假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成500种概念的图像分类。该卷积神经网络做好一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()。

好的，让我们一起来理解这道题。 首先，我们要明确的是，在一个卷积神经网络（CNN）中，最后一层通常是分类层。这一层的主要任务是将前面提取到的特征映射成各类别的概率分布。对于多分类问题，分类层通常采用softmax函数进行输出，得到各个类别的概率值。 题目提到需要对500种不同的概念进行分类，这意味着最终输出应该是包含500个元素的概率分布，每个元素对应一个类别。具体来说，如果一张图片属于第i个类别，那么输出向量中的第i个元素应该接近1，而其他元素接近0。 因此，最后一层输出向量的维数大小应该等于类别的数量。在这里，类别数量为500，所以输出向量的维数大小应该是500。 综上所述，正确答案是 B: 500。 为了更好地理解这一点，我们可以用一个简单的例子来说明：假设你有一个能识别苹果、香蕉和橙子的模型，那么最后一层输出的维度就是3（对应三种水果）。同理，这里需要识别500种概念，所以最后一层输出的维度就是500。