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如何理解卷积层的“深度”

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什么是局部响应标准化（local response normalization），它可以用于卷积神经网络吗

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池化操作的原理是什么

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什么是卷积神经网络（CNN）？请描述其主要组件和应用

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卷积神经网络为什么比较适合做图像识别任务

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如何理解卷积神经网络中的感受野

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请你解释步长（stride）的概念，以及它是如何影响卷积层输出大小的

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如何理解 ReLU 函数在输入小于 0 时输出为 0

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描述全连接层和卷积层的区别

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卷积神经网络是如何处理过拟合问题的

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卷积核越大越好吗

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卷积神经网络和循环神经网络（RNN）有什么区别

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ReLU 函数比 Sigmoid 和 tanh 函数更好吗？为什么

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在选择优化器的过程中，主要看中哪些参数

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有了解过哪些边缘端部署方案

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随机梯度下降和 Adam 谁更容易达到全局最优解

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随机梯度下降可以用来做 online learning 吗？若可以，简述其过程

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深度学习调参的过程中，Batch 的大小如何选择

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神经网络中的 iteration 和 epoch 相同吗

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如何评估一个深度学习模型的性能

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神经网络有哪些正则化的操作

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什么是深度学习？它与传统机器学习有什么区别

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前向传播和反向传播在神经网络中分别是如何工作的

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如何确定神经网络的层数和神经元数

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