下面关于CNN的描述中,错误的说法是哪个()?
A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征,而权值共享大大降低了网络的训练难度
B.通道数量越多,获得的特征图(Featuremap)就越多
C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作,在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变
D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值,而后者可能会忽略来自图像边缘的值
A.局部感知使网络可以提取图像的局部特征,而权值共享大大降低了网络的训练难度
B.通道数量越多,获得的特征图(Featuremap)就越多
C.卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作,在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变
D.SAME填充和VALID填充的主要区别是前者向图像边缘添加0值,而后者可能会忽略来自图像边缘的值
第1题
A.OpenVINO是Intel发布的,并且支持开源和商用免费
B.OpenVINO工具包支持在边缘启用深度学习推理
C.针对计算机视觉标准的优化调用,包括OpenCV、OpenCL和OpenVX
D.OpenVINO工具包支持从2010年后生成的CPU型号
第2题
A.OpenVINO对模型训练具有显著性能提升
B.经过OpenVINO的模型优化可以提升模型准确率
C.OpenVINO除支持C++外,还支持Python语言接口
D.OpenVINO在使用前需要经过Intel官方购买并授权
第3题
A.B-ISDN需要同时支持不同速率的业务
B.B-ISDN中不同业务的QoS可以不同
C.B-ISDN需要同时支持模拟和数字的业务
D.B-ISDN需要同时支持实时和非实时的业务
第4题
A.OpenVINO对CPU的支持是从第3代开始
B.OpenVINO支持Windows操作系统
C.OpenVINO支持Linux操作系统
D.OpenVINO支持Ubuntu和macOS操作系统
第5题
A.SSD采用了Anchor机制使用全图各个位置多尺度区域特征进行回归
B.SSD中多尺度特征图将卷积层改成全连接层
C.SSD中辅助卷积层是用于物体对象分类
D.SSD中大尺度特征图主要用来检测大物体
第6题
A.学习率控制每次更新参数的幅度,学习率越大模型准确率越高
B.固定学习率比Adam自动调整学习率更快训练完成
C.过高的学习值会使损失值不降反升
D.学习率对模型训练时长有影响,对模型性能没有影响
第7题
A.CWDM的平坦度要求低于DWDM
B.CWDM的无电中继传输距离小于DWDM
C.CWDM的单板最高传输速率为2.5G,低于DWDM
D.CWDM的通道间隔小于DWDM
第8题
A.异构插件(HETERO)实现用多个硬件各自分担一部分推理任务
B.多设备插件(MULTI)来实现多个硬件自动并行计算多个神经网络
C.异构插件是协同不同类型的计算资源
D.异构插件(HETERO)是动态检查各计算设备的利用率