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深度学习试题及答案解析（一）

news 2026/4/4 0:10:23

1. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则存储它所需的比特数是（）

2. 在深度学习中，涉及大量的矩阵相乘，现在需要计算三个稠密矩阵A，B，C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m∗n，n∗p，p∗q，且m<n<p<q，以下计算顺序效率最高的是（） 

 

3. 当输入从第8个mini-batch的第7个的例子的时候，你会用哪种符号表示第3层的激活？ 

 

4. 当增大正则化的超参数 $\lambda$ 时会发生什么？ 

 

5. 在时间序列的背景下，什么是噪声？ 

 

 

6. 一个32x32x16的输入，并使用步幅为2、过滤器大小为2的最大池化，请问输出是多少？ 

 

7. 假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNORfunction)吗？

 

 

8. 为什么在较小的数据集上更容易出现过拟合现象？ 

 

 

 9. 什么是池化？

 

 

 

 

10. 什么是卷积？ 

 

 

 

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