下列哪一项不是递归神经网络所需的模块（)

A.A.卷积层

B.B.池化层

C.C.全连接层

D.D.激活层

A.卷积层

B.池化层

C.输入层

D.全连接层

A.全连接层

B.卷积层

C.池化层

D.输出层

A.只能处理图像数据

B.只能在网络中使用卷积层

C.池化层只能添加一层

D.可以加入全连接层

A.全连接层的作用就是分类,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连接,将前一层的特征进行进一步组合

B.损失函数的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数

C.卷积神经网络中的池化层又称为下采样层，该层的目的是降低特征图的维度，进而降低卷积神经网络的参数量,减少过拟合

D.卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间,全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中

A.物体检测

B.文本分析

C.时间序列

D.机器学习

A.A.随机梯度下降

B.B.激活函数

C.C.卷积函数

D.D.以上都不正确

A.batchnormalization

B.sigmoid

C.relu

D.tanh

A.速度相比传统神经网络较快

B.参数共享

C.所需参数数量大幅增大

D.可以提取出更多的特征图