假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核，每个卷积核尺寸为7×7，具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少（）。

A、心电图也是一种图

B、心电图中心电数据也是一种时间序列数据

C、卷积神经网络相比其他方法能够捕捉更多细节信息

D、心电图中不同导联数据有相关性

A、随机梯度下降

B、卷积

C、Sigmoid激活函数

D、以上都不正确

是

否

是

否

A、循环神经网络

B、卷积神经网络

C、残差神经网络

D、限制波尔兹曼机

是

否

A、CNN和RNN都属于神经网络，因此二者的训练方式完全一致，均采用BP算法。

B、CNN和RNN都采用了权值共享机制以减少网络中的参数量。

C、在同一个网络中，CNN结构和RNN结构不能同时使用。

D、CNN适用于图像处理，而RNN适用于序列数据处理。

A、CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。

B、CNN中的池化层用于降低特征图维数，以避免过拟合。

C、CNN由卷积层、池化层和全连接层组成，常用于处理与图像有关的问题。

D、由于卷积核的大小一般是3*3或更大，因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。

A、因为这两个模型工程上容易实现

B、因为所处理的数据是时序数据

C、因为RNN模型、一维卷积模型足够通用

D、因为RNN模型、一维卷积模型提取的特征适合用PCA处理

A、会检测水平边缘

B、会检测图像对比度

C、会检测垂直边缘

D、会检测45度边缘

A、因为LSTM内部结构足够复杂

B、因为LSTM能够对时间序列进行卷积

C、因为LSTM适合各种预测任务

D、因为LSTM能捕捉时序关系