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- 1.在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。 选项：784;10#28;10#784;1#28;1
- 2.4.在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。A 选项：A、784;10|B、28;10|C、784;1|D、28;1
- 3.在第五章手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是( )维的，输出层是( )维的。 选项： A:784;10 B:28;10 C:784;1 D:28;1
- 4.在第五章手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。 选项： A、784；10 B、28；10 C、784；1 D、28；1
- 5.手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。 选项： A:784;10 B:28;10 C:784;1 D:28;1
- 6.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是 28 像素的灰度（黑白）图片，输出判断数字 0-9 的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（ ）维的，输出层是（ ）维的。选项： A:28；10; B:28；1; C:784；1; D:784；10
- 7.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。选项： A:784；10; B:28；10; C:784；1; D:28；1
- 8. 在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是维的，输出层是维 选项： A、 784；1 B、 784；10 C、 28；10 D、 28；1
- 9.手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。 选项： A:784;10 B:28;10 C:784;1 D:28;1 E: F:A G:1
- 10.在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是（)维的,输出层是（)维的 选项：A．784;10 B．28;10 C．784;1 D．28;1
- 11.【单选题】在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是（）维的,输出层是（）维的。 选项： A、784;10 B、28;10 C、784;1 D、28;1
- 12.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（ ）维的，输出层是（ ）维的。选项： A:784,10; B:28,10; C:28,1; D:784,1
- 13.手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。 选项： A:784 B:10 C:$28 D:10
- 14.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。 选项： A:A. 28；1 B.784；1 C.784；10 D.28；10 B:2 C:3 D:4
- 15.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。 选项： A:A. 28；1 B:B.784；1 C:C.784；10 D:D.28；10
- 16.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。 选项： A:A. 28；1 B.784；1 C.784；10 D.28；10 B:1 C:1 D:1 E:1 F:1
- 17.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。 选项： A:A. 28；1 B.784；1 C.784；10 D.28；10 B:2 C:3 D:4 E:5 F:6
- 18.在手写数字识别的例子中，输入的图片为长和宽都是28像素的图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是（）维的，输出层是（）维的。 选项： A:A. 28；1 B.784；1 C.784；10 D.28；10 B:107 C:107 D:107 E:107
- 19.在手写数字识别的例子中，若输入的图片为长和宽都是14像素的灰度图片，输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题，输入层是____维的，输出层是____维的。选项： A:784,10; B:196,10; C:784,1; D:196,1
- 20.在第五章手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的
- 21.手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的
