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1.11 為什么使用卷積？	回到目錄	2.1 為什么要進(jìn)行實(shí)例探究？

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總結(jié)

習(xí)題

第 101 題

你認(rèn)為把下面這個(gè)過(guò)濾器應(yīng)用到灰度圖像會(huì)怎么樣？$?\begin{array}{cccc}0& 1& ?1& 0\\ 1& 3& ?3& ?1\\ 1& 3& ?3& ?1\\ 0& 1& ?1& 0\end{array}?$
A.會(huì)檢測(cè)45度邊緣

B.會(huì)檢測(cè)垂直邊緣

C.會(huì)檢測(cè)水平邊緣

D.會(huì)檢測(cè)圖像對(duì)比度

第 102 題

假設(shè)你的輸入是一個(gè)300×300的彩色（RGB）圖像，而你沒(méi)有使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 如果第一個(gè)隱藏層有100個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元與輸入層進(jìn)行全連接，那么這個(gè)隱藏層有多少個(gè)參數(shù)（包括偏置參數(shù)）？

A.9,000,001

B.9,000,100

C.27,000,001

D.27,000,100

第 103 題

假設(shè)你的輸入是300×300彩色（RGB）圖像，并且你使用卷積層和100個(gè)過(guò)濾器，每個(gè)過(guò)濾器都是5×5的大小，請(qǐng)問(wèn)這個(gè)隱藏層有多少個(gè)參數(shù)（包括偏置參數(shù)）？

A.2501

B.2600

C.7500

D.7600

第 104 題

你有一個(gè)63x63x16的輸入，并使用大小為7x7的32個(gè)過(guò)濾器進(jìn)行卷積，使用步幅為2和無(wú)填充，請(qǐng)問(wèn)輸出是多少？

A.29x29x32

B.16x16x32

C.29x29x16

D.16x16x16

第 105 題

你有一個(gè)15x15x8的輸入，并使用“pad = 2”進(jìn)行填充，填充后的尺寸是多少？

A.17x17x10

B.19x19x8

C.19x19x12

D.17x17x8

第 106 題

你有一個(gè)63x63x16的輸入，有32個(gè)過(guò)濾器進(jìn)行卷積，每個(gè)過(guò)濾器的大小為7x7，步幅為1，你想要使用“same”的卷積方式，請(qǐng)問(wèn)pad的值是多少？

A.1

B.2

C.3

D.7

第 107 題

你有一個(gè)32x32x16的輸入，并使用步幅為2、過(guò)濾器大小為2的最大化池，請(qǐng)問(wèn)輸出是多少？

A.15x15x16

B.16x16x8

C.16x16x16

D.32x32x8

第 108 題

因?yàn)槌鼗瘜硬痪哂袇?shù)，所以它們不影響反向傳播的計(jì)算。

A.對(duì) B.不對(duì)

第 109 題

在視頻中，我們談到了“參數(shù)共享”是使用卷積網(wǎng)絡(luò)的好處。關(guān)于參數(shù)共享的下列哪個(gè)陳述是正確的？（選出所有正確項(xiàng)）

A.它減少了參數(shù)的總數(shù)，從而減少過(guò)擬合。

B.它允許在整個(gè)輸入值的多個(gè)位置使用特征檢測(cè)器。

C.它允許為一項(xiàng)任務(wù)學(xué)習(xí)的參數(shù)即使對(duì)于不同的任務(wù)也可以共享（遷移學(xué)習(xí)）。

D.它允許梯度下降將許多參數(shù)設(shè)置為零，從而使得連接稀疏。

第 110 題

在課堂上，我們討論了“稀疏連接”是使用卷積層的好處。這是什么意思?

A.正則化導(dǎo)致梯度下降將許多參數(shù)設(shè)置為零。

B.每個(gè)過(guò)濾器都連接到上一層的每個(gè)通道。

C.下一層中的每個(gè)激活只依賴于前一層的少量激活。

D.卷積網(wǎng)絡(luò)中的每一層只連接到另外兩層。

101-110題 答案

101.B 102.D 103.B 104.A 105.B 106.C 107.C 108.B 109.BD 110.C

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的1.12 总结-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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