题目

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于哪种任务？A. 推荐系统B. 回归C. 分类D. 聚类

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）主要用于哪种任务？

A. 推荐系统

B. 回归

C. 分类

D. 聚类

题目解答

答案

C. 分类

解析

卷积神经网络（CNN）的核心应用领域是图像处理，其通过局部感知和权值共享机制，能够有效提取图像的特征。本题考查对CNN主要任务的理解，需明确CNN在深度学习中的典型应用场景。

选项分析

  • A. 推荐系统
    推荐系统常用协同过滤、矩阵分解或序列模型（如RNN、Transformer），CNN并非其核心方法。

  • B. 回归
    回归任务（如预测房价）通常使用传统神经网络或线性模型，CNN虽可处理回归问题，但并非主要用途。

  • C. 分类
    CNN在图像分类（如识别物体、场景）中表现卓越，经典模型（如AlexNet、VGG）均以分类为目标。

  • D. 聚类
    聚类属于无监督学习，而CNN通常用于监督学习任务，二者关联性较弱。