假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成 500 种概念的图像分类。该卷积神经网络做好一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是( )。

单选题

假设我们需要训练一个卷积神经网络，来完成 500 种概念的图像分类。该卷积神经网络做好一层是分类层，则最后一层输出向量的维数大小可能是( )。

答案解析

单选题

假设我们已经在ImageNet数据集(物体识别)上训练好了一个卷积神经网络。然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片。对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的，对吗？

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单选题

考虑以下问题： 假设我们有一个5层的神经网络，这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中，单个数据需要花费2秒的时间。 如果我们现在把架构变换一下，当评分是0.2和0.3时，分别在第2层和第4层添加Dropout，那么新架构的测试所用时间会变为多少？

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判断题

（ ）假设在ImageNet 数据集（对象识别数据集）上训练卷积神经网络。然后给这个训练模型一个完全白色的图像作为输入。这个输入的输出概率对于所有类都是相等的。

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判断题

假设已经在ImageNet数据集（物体识别）上训练好了一个卷积神经网络，然后给这张卷积神经网络输入一张全白的图片，对于这个输入的输出结果为任何种类的物体的可能性都是一样的。（）

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