判断题
一般而言，在深度学习模型中，层数越多，其完成的非线性映射就越复杂，因此模型就具有更强的学习能力。
【参考答案】
正确
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判断题
前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数，因此是一种监督学习方法。 -
单项选择题
下面哪个作用是池化（pooling）层所完成的（）
A.图像增强
B.图像裁剪
C.上采样
D.下采样 -
单项选择题
对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的（）
A.模型的隐藏层数目
B.激活函数中的参数
C.卷积滤波矩阵中的参数
D.全连接层的链接权重
