神经网络进行图片语义分割时，先用CNN处理输入，再用反CNN得到输出。

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）。

增加卷积核的大小对于改进卷积神经网络的效果是必要的。

动态视觉设计的内容主要是以图形、视觉元素产生动态的效果为主。图形、视觉元素的变化包含以下哪些类型变化？（）

触觉设计风格：指融汇了触觉感知的创作，这种感知可以是真实感知的，也可以是推测出的。常见的触觉设计风格包括：（）、实物材料和3D打印等。

与普通反向传播不同的是，随时间的反向传播算法会在每个时间步长内叠加所有对应权重的梯度。

负对数似然度损失函数和欧式距离损失函数都是用于计算像素区域的修复。

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。

提升卷积核（convolutional kernel）的大小会显著提升卷积神经网络的性能。

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。