深度学习第五讲课后题

时间 2021-01-04

标签深度学习繁體版

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1. 相比Lenet-5, Alexnet进行了哪些改进？这些改进起到了什么作用？（1） ReLU代替Sigmoid,深度网络梯度离散；（2） Dropout随机激活，避免过拟合；（3）两个CPU并行计算，提高计算效率 2. VGG中为什么采用更小的卷积核？ VGG网络参数数量很多,在深层次中用小卷积核捕捉细节的变化，同时降低了计算量 3. 画出Inception模块的结构图，Google

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