您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
A.1800万字节
B.2400万字节
C.1800KB
D.600MB
A.目标与背景的灰度有较大的重叠时也能准确的将目标与背景分开
B.算法假设图像像素能够根据全局阈值,被分成背景(background)和目标(objects)两部分
C.对图像噪声敏感,只能针对单一目标分割,当目标和背景大小比例(面积)悬殊、类间方差函数可能呈现双峰或者多峰,这个时候效果不好
D.是求图像全局阈值的最佳方法,计算简单快速,不受图像亮度和对比度的影响
A.流形学习(Manifold Learning)和深度学习(Deep Learning)
B.深度学习(Deep Learning)和迁移学习(Transfer learning)
C.流形学习(Manifold Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)
D.深度学习(Deep Learning)和强化学习(Reinforcement Learning)
A.自适应
B.随机的
C.自上而下
D.自下而上
最新试题
将Sigmoid激活函数改为ReLu,将有助于克服梯度消失问题。
一个不包含非线性的神经元可以看作是线性回归函数。
GAN只能用于深度神经网络。
在北美地区,电视和影像使用的标准帧频是23.976fps,这个也被认为等同于常规的传统35毫米胶片的()帧的帧频。
梯度为0的点只能是局部极小点或局部极大点。
Motion特有的属性和规则包含()
训练好的模型在测试集准确率100%,则在新的数据集上也会达到100%。
神经网络被称为通用函数拟合器,所以它理论上可以表示任何决策边界。
深度学习与机器学习算法之间的区别在于,后者过程中无需进行特征提取工作,也就是说,我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。
在大多数欧洲国家,电视和影像系统都使用的是()帧为—秒的帧频(fps)。