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人工智能

如何理解卷積層的“深度”
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什么是局部響應標準化（local response normalization），它可以用于卷積神經網絡嗎
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池化操作的原理是什么
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什么是卷積神經網絡（CNN）？請描述其主要組件和應用
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卷積神經網絡為什么比較適合做圖像識別任務
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如何理解卷積神經網絡中的感受野
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請你解釋步長（stride）的概念，以及它是如何影響卷積層輸出大小的
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如何理解 ReLU 函數在輸入小于 0 時輸出為 0
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描述全連接層和卷積層的區別
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卷積神經網絡是如何處理過擬合問題的
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卷積核越大越好嗎
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卷積神經網絡和循環神經網絡（RNN）有什么區別
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ReLU 函數比 Sigmoid 和 tanh 函數更好嗎？為什么
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在選擇優化器的過程中，主要看中哪些參數
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有了解過哪些邊緣端部署方案
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隨機梯度下降和 Adam 誰更容易達到全局最優解
29 閱讀
隨機梯度下降可以用來做 online learning 嗎？若可以，簡述其過程
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深度學習調參的過程中，Batch 的大小如何選擇
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神經網絡中的 iteration 和 epoch 相同嗎
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如何評估一個深度學習模型的性能
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神經網絡有哪些正則化的操作
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什么是深度學習？它與傳統機器學習有什么區別
24 閱讀
前向傳播和反向傳播在神經網絡中分別是如何工作的
29 閱讀
如何確定神經網絡的層數和神經元數
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