Question

5.卷积神经网络输入层为+6363+的彩色(RGB)图像,取5个大小为+55+的卷积核,+pad

Answer 1

问：5.卷积神经网络输入层为+6363+的彩色(RGB)图像,取5个大小为+55+的卷积核,+pad

答：您好！ 卷积神经网络是一种深度学习模型，常用于图像识别和分类等任务。对于输入层为+6363+的彩色(RGB)图像，我们可以将其表示为一个三维数组，其中第一维表示图像的高度，第二维表示图像的宽度，第三维表示图像的通道数（即RGB三个通道）。 接下来，我们可以使用大小为+55+的卷积核对图像进行卷积操作，这样可以提取出图像中的特征。卷积核可以看作是一组权重，它们在图像上滑动，对每个位置进行加权求和，得到一个新的特征图。 为了防止卷积后图像大小缩小，我们可以使用+pad+操作，在图像周围填充一圈0，这样卷积后图像大小不变。 最后，我们可以将多个卷积核得到的特征图进行堆叠，得到一个更加丰富的特征表示。这些特征可以输入到全连接层中进行分类或其他任务。

问：第五题

答：您好！ 根据题目描述，输入层为63x63的彩色(RGB)图像，取5个大小为5x5的卷积核，padding为2，stride为2，则输出特征图的维度为30x30。这层有5x5x3x5+5=380个参数（其中5x5x3x5为卷积核权重参数，5为偏置参数）。 若在其后连接最大池化层，池化过滤器大小为2x2，步长为2，则输出特征图维度为15x15。此时不改变参数数量。 再在其后连接3个1x1卷积核，这层有3x(1x1x5+1)=18个参数（其中1x1x5为卷积核权重参数，1为偏置参数）。 综上所述，连接最大池化层和3个1x1卷积核后，总参数数量为380+18=398个。

问：6、7

问：可以解答吗

答：在 GRU 中，更新门扮演了 LSTM 中遗忘门和输入门的角色。更新门的作用是控制前一时刻的隐藏状态和当前时刻的输入信息之间的权重，以此来决定哪些信息需要被保留下来，哪些信息需要被遗忘或者更新。与 LSTM 不同的是，GRU 只有一个更新门，而 LSTM 有两个门，因此 GRU 的计算量相对较小，训练速度更快。 此外，GRU 还采用了重置门来控制前一时刻的隐藏状态对当前时刻的输入信息的影响，以此来避免梯度消失和梯度爆炸问题。 总之，GRU 是一种比 LSTM 更加简单、高效的循环神经网络结构，适用于各种自然语言处理和序列建模任务。

答：根据BatchNorm层的计算方式，对于输入的batch，会对每个通道的数据进行标准化，即减去该通道的均值，再除以该通道的标准差。 因此，对于输入batch的shape为(BC, HW)，统计出的mean和variance的shape应该为1*C*1*1，其中C为通道数。 因为每个通道都有一个对应的均值和标准差，所以需要用一个长度为C的向量来存储这些值。 因此，选项B 1*C*1*1是正确的。