資訊基礎2作業3
Question1:
LeNet-5中卷積核通常用5x5，如果改成3x3或是7x7會怎麼樣呢？實驗實現
CNN網路LENET-5的簡單實現
CNN LeNet-5詳解
Question2：神經網路的初始化引數能不能全部為0？
神經網路中被容易忽略的基礎知識
在有隱層存在的情況下，會導致各連線的權值相同以至於達不到神經網路應有的效果。但是在沒有隱層的邏輯迴歸等演算法可以初始化引數為0。
Question3：max函式的導數
反向傳播一些求導介紹
其中，這裡說了一點關於max函式的導數的理解。對於max(x,y),那麼對於x和y大的那個數來說，導數始終是1，對於其中小的那個數來說導數是零。這裡的導數應該理解為偏導。
這裡引入一個次梯度的概念：
這在求解不可微函式起很大的作用。
Question4: 求解神經網路除了BP還有什麼方法？
粒子群、模擬退火等等
神經網路訓練方法
Question5:VGG16 & VGG19 的差別
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