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吗？

关于卷积神经网络以下说法正确的是（） 卷积神经网络通常包含以下哪些层？（） 下列神经网络不属于前馈神经网络的是（ ）: BP神经网络 卷积神经网络CNN 循环神经网络RNN 感知机 影响深度卷积神经网络算法的关键参数是（）。 以下关于卷积神经网络说法错误的是（ ） 以下属于卷积神经网络的特点的是？（） 卷积神经网络的隐藏层通常由、和组成 以下有关卷积神经网络（CNN）的说法错误的是： 下列关于卷积神经网络的说法不正确的是 在卷积神经网络中，要求输入尺寸必须固定的层是（）。 卷积神经网络更适合于处理语音识别问题（） 卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，已成为哪些领域的研究热点？（） 卷积神经网络主要应用在图像分类和目标检测中。（ ） 中国大学MOOC: 卷积神经网络一般包括卷积层、池化层、全连接层，一般激活函数在卷积层后进行使用。 卷积神经网络的前几层检查提取例如边缘这样的简单特征。 卷积神经网络更靠后的一些层可检测完整的物体、复杂的特征。 卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸。常见的池化有:------（） 输入32*32的图像,用大小55的卷积核做步长为1的卷积计算,输出图像的大小是----（） 卷积神经网络中的池化层主要用来对数据进行降维，减少数据特征。 深度学习是一种多层神经网络的模拟认知训练方法，多层神经网络包含多个隐含层感知层，也称作卷积神经网络（CNN），它的研究热潮兴起于本世纪初期（）