5085.下面哪一项不属于无人机消防和救援的功能()。

21016.()如果增加多层感知机的隐层层数,测试集的分类错误会减小。

21015.()训练CNN时,可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。

21014.()激活函数的作用为给神经元引入了非线性因素,使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数,深层神经网络表达能力更强大,可以应用到众多的非线性模型中。

21013.()划分训练集、验证集、测试集,其划分比例一般为6:2:2。

21012.()将一个卷积神经网络的第一层的特征图可视化,能看到清晰的目标特征。

21011.()反向传播是用来训练人工神经网络的常见方法。

21010.()一定存在一个BP神经网络能够逼近给定的样本或者函数。

21009.()卷积主要用于得到图片的局部特征感知,池化主要用于特征降维,压缩数据和参数的数量。

21008.()按拓扑结构分,人工神经网络可以分为前馈网络和反馈网络。

21007.()卷积神经网络中,对不同位置的特征进行聚合统计,称为池化(pooling)。池化不会丢失图像的信息,也不会降低其空间分辨率。