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4.11 一維到三維推廣	回到目錄	1.1 為什么選擇序列模型（第五課）

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總結(jié)

習(xí)題

第 131 題

面部驗(yàn)證只需要將新圖片與1個(gè)人的面部進(jìn)行比較，而面部識別則需要將新圖片與K個(gè)人的面部進(jìn)行比較。

A.正確 B.錯(cuò)誤

第 132 題

在人臉驗(yàn)證中函數(shù)d(img1,img2)起什么作用？

A.只需要給出一個(gè)人的圖片就可以讓網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識這個(gè)人

B.為了解決一次學(xué)習(xí)的問題

C.這可以讓我們使用softmax函數(shù)來學(xué)習(xí)預(yù)測一個(gè)人的身份，在這個(gè)單元中分類的數(shù)量等于數(shù)據(jù)庫中的人的數(shù)量加1

D.鑒于我們擁有的照片很少，我們需要將它運(yùn)用到遷移學(xué)習(xí)中

第 133 題

為了訓(xùn)練人臉識別系統(tǒng)的參數(shù)，使用包含了10萬個(gè)不同的人的10萬張圖片的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練是合理的。

A.正確 B.錯(cuò)誤

第 134 題

下面哪個(gè)是三元組損失的正確定義（請把 $\alpha$ 也考慮進(jìn)去）？

A. $max(||f(A)?f(P)|{|}^2?||f(A)?f(N)|{|}^2+\alpha ,0)$
B. $max(||f(A)?f(N)|{|}^2?||f(A)?f(P)|{|}^2+\alpha ,0)$
C. $max(||f(A)?f(N)|{|}^2?||f(A)?f(P)|{|}^2?\alpha ,0)$
D. $max(||f(A)?f(P)|{|}^2?||f(A)?f(N)|{|}^2?\alpha ,0)$

第 135 題

在下圖中的孿生卷積網(wǎng)絡(luò)(Siamese network)結(jié)構(gòu)圖中

上下兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擁有不同的輸入圖像，但是其中的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)是完全相同的

A.正確 B.錯(cuò)誤

第 136 題

你在一個(gè)擁有100種不同的分類的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你想要知道是否能夠找到一個(gè)對貓的圖片很敏感的隱藏節(jié)點(diǎn)（即在能夠強(qiáng)烈激活該節(jié)點(diǎn)的圖像大多數(shù)都是貓的圖片的節(jié)點(diǎn)），你更有可能在第4層找到該節(jié)點(diǎn)而不是在第1層更有可能找到。

A.正確 B.錯(cuò)誤

第 137 題

神經(jīng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換被訓(xùn)練為有監(jiān)督的學(xué)習(xí)任務(wù)，其中的目標(biāo)是輸入兩個(gè)圖像 (x)，并訓(xùn)練一個(gè)能夠輸出一個(gè)新的合成圖像(y)的網(wǎng)絡(luò)

A.正確 B.錯(cuò)誤

第 138 題

在一個(gè)卷積網(wǎng)絡(luò)的深層，每個(gè)通道對應(yīng)一個(gè)不同的特征檢測器，風(fēng)格矩陣 $G^{[l]}$ 度量了 $l$ 層中不同的特征探測器的激活（或相關(guān)）程度

A.正確 B.錯(cuò)誤

第 139 題

在神經(jīng)風(fēng)格轉(zhuǎn)換中，在優(yōu)化算法的每次迭代中更新的是什么？

A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)

B.生成圖像G的像素值

C.正則化參數(shù)

D.內(nèi)容圖像C的像素值

第 140 題

你現(xiàn)在用擁有的是3D的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在構(gòu)建一個(gè)網(wǎng)絡(luò)層，其輸入的卷積是32×32×32×1632×32×32×16（此卷積有16個(gè)通道），對其使用3232個(gè)3×3×33×3×3的過濾器（無填充，步長為1）進(jìn)行卷積操作，請問輸出的卷積是多少？

A.30×30×30×32

B.不能操作，因?yàn)橹付ǖ木S度不匹配，所以這個(gè)卷積步驟是不可能執(zhí)行的

C.30×30×30×16

131-140題 答案

131.A 132.AB 133.B 134.A 135.A 136.A 137.B 138.A 139.B 140.A

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的4.12 总结-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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