有關卷積神經網路之基本概念，下列何者有誤？
A運作流程：輸入的圖片→特徵擷取→分類辨識
B池化層會使用到 ReLU 之激勵函數正確答案
C得到之特徵圖比原圖要小，被稱為valid padding
D可應用於人臉識別、語音識別等
答案與詳解
逐選項解析
A運作流程：輸入的圖片→特徵擷取→分類辨識CNN運作流程✕ 錯誤
CNN標準流程為：輸入圖片 → 卷積+池化(特徵擷取) → 全連接層(分類辨識)，描述正確。
B池化層會使用到 ReLU 之激勵函數池化層vs激勵函數✓ 正確
ReLU激勵函數通常位於卷積層之後，用來引入非線性；池化層(Max/Average Pooling)本身不使用激勵函數，此選項敘述有誤，為題目要選的答案。
C得到之特徵圖比原圖要小，被稱為valid padding✕ 錯誤
D可應用於人臉識別、語音識別等✕ 錯誤
立即註冊,看完整詳解
這題的完整詳解,註冊就能看 · 每天 2 題免費
- 完整逐選項解析
- 秒殺解題技巧與破題關鍵
- 關鍵知識表整理
- 陷阱與易錯提醒
- 同考點歷屆題庫連續刷題與錯題本
立即註冊觀看完整詳解 已有帳號?登入
