《动手学》：LeNet_课后作业

LeNet

主要内容包括：

lenet 模型介绍

lenet 网络搭建

运用lenet进行图像识别-fashion-mnist数据集

具体内容(附代码)链接：https://www.kesci.com/org/boyuai/project/share/3251c812d0d932bf

代码讲解视频链接：伯禹学习平台

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选择题

1.

关于LeNet，以下说法中错误的是：

A. LeNet主要分为两个部分：卷积层块和全连接层块

B. LeNet的绝大多数参数集中在卷积层块部分

C. LeNet在连接卷积层块和全连接层块时，需要做一次展平操作

D. LeNet的卷积层块交替使用卷积层和池化层。

答案：B

LeNet模型中，90%以上的参数集中在全连接层块

2.

关于卷积神经网络，以下说法中错误的是：

A.因为全连接层的参数数量比卷积层多，所以全连接层可以更好地提取空间信息

B.使用形状为，步幅为2的池化层，会将高和宽都减半

C.卷积神经网络通过使用滑动窗口在输入的不同位置处重复计算，减小参数数量

D.在通过卷积层或池化层后，输出的高和宽可能减小，为了尽可能保留输入的特征，我们可以在减小高宽的同时增加通道数

答案：A