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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

習題

第 131 題

面部驗證只需要將新圖片與1個人的面部進行比較，而面部識別則需要將新圖片與K個人的面部進行比較。

A.正確 B.錯誤

第 132 題

在人臉驗證中函數d(img1,img2)起什么作用？

A.只需要給出一個人的圖片就可以讓網絡認識這個人

B.為了解決一次學習的問題

C.這可以讓我們使用softmax函數來學習預測一個人的身份，在這個單元中分類的數量等于數據庫中的人的數量加1

D.鑒于我們擁有的照片很少，我們需要將它運用到遷移學習中

第 133 題

為了訓練人臉識別系統的參數，使用包含了10萬個不同的人的10萬張圖片的數據集進行訓練是合理的。

A.正確 B.錯誤

第 134 題

下面哪個是三元組損失的正確定義（請把 $\alpha$ 也考慮進去）？

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絡(Siamese network)結構圖中

上下兩個神經網絡擁有不同的輸入圖像，但是其中的網絡參數是完全相同的

A.正確 B.錯誤

第 136 題

你在一個擁有100種不同的分類的數據集上訓練一個卷積神經網絡，你想要知道是否能夠找到一個對貓的圖片很敏感的隱藏節點（即在能夠強烈激活該節點的圖像大多數都是貓的圖片的節點），你更有可能在第4層找到該節點而不是在第1層更有可能找到。

A.正確 B.錯誤

第 137 題

神經風格轉換被訓練為有監督的學習任務，其中的目標是輸入兩個圖像 (x)，并訓練一個能夠輸出一個新的合成圖像(y)的網絡

A.正確 B.錯誤

第 138 題

在一個卷積網絡的深層，每個通道對應一個不同的特征檢測器，風格矩陣 $G^{[l]}$ 度量了 $l$ 層中不同的特征探測器的激活（或相關）程度

A.正確 B.錯誤

第 139 題

在神經風格轉換中，在優化算法的每次迭代中更新的是什么？

A.神經網絡的參數

B.生成圖像G的像素值

C.正則化參數

D.內容圖像C的像素值

第 140 題

你現在用擁有的是3D的數據，現在構建一個網絡層，其輸入的卷積是32×32×32×1632×32×32×16（此卷積有16個通道），對其使用3232個3×3×33×3×3的過濾器（無填充，步長為1）進行卷積操作，請問輸出的卷積是多少？

A.30×30×30×32

B.不能操作，因為指定的維度不匹配，所以這個卷積步驟是不可能執行的

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

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容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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