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Questions and Answers
下面关于池化的描述中，错误的是哪个？
下面关于池化的描述中，错误的是哪个？
- 池化在CNN中可以减少较多的计算量，加快模型训练
- 池化方法可以自定义
- 池化的常用方法包括最大化池化、最小化池化、平均化池化、全局池化 (correct)
- 在人脸识别中采用较多池化的原因是为了获得人脸部的高层特征
下面关于CNN的描述中，错误的说法是哪个？
下面关于CNN的描述中，错误的说法是哪个？
- 卷积核一般是有厚度的，即通道（channel),通道数量越多，获得的特征图（Feature map）就越多
- 卷积是指对图像的窗口数据和滤波矩阵做内积的操作，在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变 (correct)
- 局部感知使网络可以提取数据的局部特征，而权值共享大大降低了网络的训练难度
- SAME填充（padding）一般是向图像边缘添加0值
下面关于深度学习网络结构的描述，正确的说法是哪个？
下面关于深度学习网络结构的描述，正确的说法是哪个？
- 网络结构的层次越深，其学习的特征越多，10层的结构要优于5层的
- 深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多寡相关 (correct)
- 在不同的网络结构中，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量一定越多
- 网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络要比4层的训练时间更长
假设输入是一个300×300的彩色（RGB）图像，使用全链接神经网络。如果第一个隐藏层有100个神经元，那么这个隐藏层一共有多少个参数（包括偏置参数）？
假设输入是一个300×300的彩色（RGB）图像，使用全链接神经网络。如果第一个隐藏层有100个神经元，那么这个隐藏层一共有多少个参数（包括偏置参数）？
假设输入是一张300×300彩色图像，第一个隐藏层使用了100个5×5卷积核做卷积操作，这个隐藏层有多少个参数（包括偏置参数）？
假设输入是一张300×300彩色图像，第一个隐藏层使用了100个5×5卷积核做卷积操作，这个隐藏层有多少个参数（包括偏置参数）？
有一个44x44x16的输入，并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积，步长为1，无填充，输出是多少？
有一个44x44x16的输入，并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积，步长为1，无填充，输出是多少？
对于65x65x6的输入特征图，用32个5×5的卷积核（过滤器）进行卷积，步幅为2，padding值为2，得到的特征图大小是哪个？
对于65x65x6的输入特征图，用32个5×5的卷积核（过滤器）进行卷积，步幅为2，padding值为2，得到的特征图大小是哪个？
对于32x32x6的输入特征图，使用步长为2，核大小为2的最大池化，请问输出特征图的大小是多少？
对于32x32x6的输入特征图，使用步长为2，核大小为2的最大池化，请问输出特征图的大小是多少？
假设一个卷积神经网络，第一个全连接层前的池化层输出为1212250，其展开的向量长度为？
假设一个卷积神经网络，第一个全连接层前的池化层输出为1212250，其展开的向量长度为？
假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63636和313112，卷积核大小是5*5，步长为2，那么Padding值为多少？
假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63636和313112，卷积核大小是5*5，步长为2，那么Padding值为多少？
假设某卷积层的输入特征图大小为36326，卷积核大小是5*3，通道为20个，步长为1，没有padding，那么得到的特征图大小为？
假设某卷积层的输入特征图大小为36326，卷积核大小是5*3，通道为20个，步长为1，没有padding，那么得到的特征图大小为？
对于神经网络而言，哪个不是输入的标准化的作用？
对于神经网络而言，哪个不是输入的标准化的作用？
以下有关卷积神经网络的说法，哪些是错误的？
以下有关卷积神经网络的说法，哪些是错误的？
下面有关卷积神经网络的说法哪些是正确的？
下面有关卷积神经网络的说法哪些是正确的？
以下哪些方法能改进卷积神经网络的训练质量？
以下哪些方法能改进卷积神经网络的训练质量？
下面关于池化的描述中，正确的的说法有哪些？
下面关于池化的描述中，正确的的说法有哪些？
以下有关卷积核的说法正确的是哪些？
以下有关卷积核的说法正确的是哪些？
Flashcards
Pooling in CNNs
Pooling in CNNs
Reduces computation and increases model training speed while extracting higher-level features. Techniques include max, min, average, and global pooling.
Convolutional Kernel
Convolutional Kernel
A matrix used in a convolution operation, filtering an image to extract features. It has a size defined by the height and width of the kernel and a number of channels.
SAME padding
SAME padding
Adding padding to image borders to maintain the output size consistent with the input size with convolution.
Depth/Channels
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Local Perceptron
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CNN Parameter Count (Fully Connected)
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CNN Parameter Count (Convolutional)
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Output Size (Convolution)
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Output Size (Pooling)
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Feature Vector Length
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Padding
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Input Normalization
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Convolutional Kernel Size
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Pooling Methods
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Network Depth
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Dropout
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Study Notes
CNN 池化层错误描述
- 池化在CNN中，可以减少计算量，加快模型训练。
- 池化常用方法包括最大化池化、最小化池化、平均化池化和全局池化。
- 池化方法不是自定义的。
- 在人脸识别中使用池化，是为了提取人脸的高层特征。
CNN 卷积层错误描述
- SAME 填充（padding）通常在图像边缘添加 0 值。
- 卷积核有厚度（通道），通道越多，特征图（Feature map）越多。
- 局部感知使网络提取局部特征。权值共享降低了网络训练难度。
- 卷积是对图像窗口数据和滤波矩阵进行内积操作，在训练过程中滤波矩阵的大小和值不变。
深度学习网络结构描述
- 网络层数越深，训练时间越长。五层网络的训练时间比四层网络更长。
- 不同网络结构中，层数和神经元数量不一定是正相关的。层数越多，神经元数量不一定越多。
- 网络层数越深，学习到的特征越多。十层结构优于五层结构。
- 深层网络结构中学习到的特征通常与神经元参数量相关，也与样本特征数量相关。
全链接神经网络参数计算
- 输入 300x300 彩色图像，隐藏层有 100 个神经元，则隐藏层参数（包括偏置）数量为 27,000,100。
卷积神经网络参数计算
- 输入 300x300 彩色图像，第一隐藏层使用 100 个 5x5 卷积核，则隐藏层参数（包括偏置）数量为 7600。
卷积神经网络输出计算
- 输入 44x44x16，卷积核大小 5x5 数量 32，步长 1，无填充（nopadding），输出 29x29x32。
输入特征图大小计算
- 输入 65x65x6，卷积核 5x5，32 个，步幅 2，padding 2，输出 33x33x32。
最大池化层输出计算
- 输入 32x32x6，步长 2，核大小 2 的最大池化，输出 16x16x6。
卷积神经网络展开向量长度计算
- 卷积层输出 12x12x250，展开向量长度 36000。
卷积层输入输出特征图大小计算
- 输入 63x63x6 输出 31x31x12 ，卷积核 5x5，步长 2，padding 1，输出 31x31x12。
卷积层大小计算
- 输入 36x32x6，卷积核 5x3，通道 20，步长1，无 padding，输出 32x30x20。
卷积神经网络有效卷积计算
- 输入 227x227x3，96 个卷积核 11x11，步长为 4，输出 55x55x96。
SAME 卷积输出计算
- 输入 224x224x3，64 个 3x3 卷积核，SAME 卷积，步幅 1，输出 224x224x64，再进行步幅为2，大小为2x2 的最大值池化，输出 112x112x64。
卷积、池化区别
- 卷积和池化都能产生特征，卷积核需要估计参数，池化不引入参数，通过平均或最大值计算特征。
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Description
本测验探讨了CNN的池化层和卷积层的常见错误理解，以及深度学习网络结构和参数计算的误区。通过分析这些误区，帮助学习者更深入地理解深度学习的核心概念和运作机制。
