目錄

一、填空（五個空，十分）

二、選擇題(五個，十分）

三、判斷題（五個，五分）

四、論述題（四個，四十分）

五、計算題（二個，三十五分）

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一、填空（五個空，十分）

關鍵詞：
卷積層、池化層
梯度爆炸，梯度衰減

二、選擇題(五個，十分）

1.梯度下降法的步驟
2.哪個不是激活函數
3.卷積神經網絡的缺點
4.有關ssd多尺度變化的問題
（還有一個不記得了）

三、判斷題（五個，五分）

前兩道有關卷積神經網絡
3.卷積層后面都跟著池化層
4.記不清
5.RNN-----可以理解成無限時間序列模型

四、論述題（四個，四十分）

1.從不同角度分析卷積神經網絡優缺點
2.inception塊結構，1x1卷積在其中作用
3.對比r-cnn,fast r-cnn,faster r-cnn,說明他們的優缺點和步驟
4.lstm，gru，組成作用等

五、計算題（二個，三十五分）

很簡單，上課老師會講，聽一下

1.卷積
2.池化

筆記有償：山東科技大學深度學習復習資料

資料推薦：山東大學軟件學院2022-2023第二學期深度學習及應用期末考試回憶版_深度學習期末考試題-CSDN博客