下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是（）

下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是（）

A、隐藏层数目大小对学习性能影响不大

B、是一种端到端学习的方法

C、是一种监督学习的方法

D、实现了非线性映射

正确答案：A

答案解析：

选项A：隐藏层数目对前馈神经网络的学习性能影响很大。隐藏层可以学习到数据中的复杂特征和模式，更多的隐藏层能够学习到更高级、更抽象的特征表示，有助于提升模型对复杂数据的拟合能力。但隐藏层过多也可能导致过拟合、训练时间长等问题；隐藏层过少则模型可能无法充分学习数据特征，导致欠拟合。所以该选项描述不正确。

选项B：前馈神经网络是一种端到端学习的方法。端到端学习是指从输入直接到输出的学习过程，不需要人为进行过多的中间处理步骤。前馈神经网络直接对输入数据进行处理，经过多个隐藏层的变换和计算，直接输出最终的预测结果，无需对中间过程进行额外的人为干预，因此该选项描述正确。

选项C：前馈神经网络常被用于监督学习场景。在监督学习中，给定带有标签的训练数据，前馈神经网络通过学习输入数据与对应标签之间的关系，调整网络的参数，使得模型能够对新的输入数据做出准确的预测，因此该选项描述正确。

选项D：前馈神经网络通过在隐藏层使用非线性激活函数（如ReLU、sigmoid等），能够实现非线性映射。线性模型只能学习到线性关系，而现实世界中的很多数据关系是非线性的。前馈神经网络利用非线性激活函数，使得网络可以学习到任意复杂的非线性关系，从而对复杂的数据分布进行建模，所以该选项描述正确。