当我们想缩小输入特征图的高和宽的时候，可以采用池化操作。但是，如果想维持图像...

单项选择题当我们想缩小输入特征图的高和宽的时候，可以采用池化操作。但是，如果想维持图像的高和宽，仅仅调整输入特征图的深度（通道数），应该（）。

A.使用3×3卷积
B.添加分支网络
C.减少卷积核的数量
D.使用1×1卷积

1.单项选择题VGG网络的一个重要特征是（）。

A.采用统一的卷积核和池化运算
B.网络名称简洁明了
C.拥有VGG16和VGG19两种架构，非常灵活
D.易于训练

2.单项选择题如今，在复现AlexNet时，通常不将原始图像尺寸选择为原文中的224×224×3，而是改为了227×227×3，这样做是因为（）。

A.224是偶数，227是奇数
B.题中的尺寸与其公开代码中的尺寸不符
C.将输入图像尺寸设计为227×227×3，则无需填充和向下取整即可得到55×55的特征图

3.单项选择题‌常见的两种增大感受野尺寸的方法，一是通过堆叠网络层数或增大卷积核尺寸，能够线性增加感受野的尺寸；二是通过下采样，即（）。

A.增大卷积步长、取消池化操作
B.减少卷积步长、进行池化操作
C.增大卷积步长、进行池化操作
D.减少卷积步长、取消池化操作

4.单项选择题卷积层中的参数数量少于全连接型神经网络，是因为卷积层的两个优良的特性。第一个是“参数共享”，第二个是（）。

A.自适应梯度下降
B.稀疏连接
C.参数可学习
D.稠密连接

5.单项选择题关于池化，以下说法正确的是（）。

A.池化本身没有需要学习的参数
B.池化就是计算整个输入特征中的最大值，没有其他功能
C.池化就是计算整个输入特征的平均值，没有其他功能

6.单项选择题若使用个的卷积核，对一张的图像进行卷积运算。其中，填充为p，步幅为s，则输出的结果为（）。

A.
B.
C.
D.

7.单项选择题若使用一个f×f的卷积核，对一张n×n×1的图像进行卷积运算。其中，填充为p，步幅为s，则输出的结果为（）。

A.
B.
C.
D.

8.单项选择题‏若输入一张1024×1024的彩色图像，将其展平为一个列向量，并将每个像素作为一个特征的，则该图像所代表的样本，共有（）个特征。

A.1024×1024
B.1024
C.1024×3
D.1024×1024×3

9.单项选择题在Softmax分类中，一般用到的损失函数为交叉熵的形式（cross entropy），其数学表达式如下（）。

A.
B.
C.
D.

10.单项选择题在多元分类任务中，往往采用独热（one-hot）编码的方式，即对于一个有m个样本的训练集而言，若其为c分类问题，则Y将会是一个（）的矩阵，这个矩阵中的每一列代表一个样本，且每一列中只有一个元素为1，其他均为0。

A.n^c×n^c
B.n^c×m
C.c×m