题目内容
（请给出正确答案）
[多选题]
你觉得为什么使用卷积神经网络处理心电图（）
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
答案
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（请给出正确答案）
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
答案
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第1题
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
第2题
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
第3题
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。
第4题
A.多个卷积层后面跟着的是一个池化层
B.多个池化层后面跟着的是一个卷积层
C.全连接层(FC)位于最后的几层
D.全连接层(FC)位于开始的几层
第6题
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。
第7题
A.在卷积神经网络中，采用平均池化可减小误差，适用于需要突出纹理等特征的场景中
B.ResNet通过增加恒等映射，增加参数从而减少模型优化的难度，实现性能提升
C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量，使模型可以处理任意尺寸的图像
D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布
第10题
A.卷积神经网络、图形、实例分割
B.卷积神经、网络、图像语义分割
C.CNN图像、语义分割
D.卷积神经网络、图像、语义分割
