深度学习案例教程 试题 3.3新平台系统：智慧树章讨论.docx

[1]简述深度学习的定义和原理。

[1]学习通过什么方式模拟人脑的工作原理？

[1]举例说明深度学习在哪些应用场景中被广泛应用。

[1]比较深度学习和传统机器学习的区别和优势。

[1]列举常用的深度学习框架，并简要介绍它们的特点和应用场景。

[2]我们在安装Anaconda成功之后，为什么创建了一个名为pytorch的虚拟环境？这样做有什么好处？

[2]请思考一下，第二章介绍了初始化张量一共有哪几种方法？

[2]请思考一下，张量有哪些相关的属性？

[2]请思考一下，在pytorch中如何求取张量元素的最小值、最大值、中位数、平均值、标准差、方差、众数、分位数？

[2]请思考一下，梯度下降法的基本思想是？

[3]网络结构对手写数字识别性能会有哪些影响？

[3]激活函数的选择对手写数字识别会有哪些影响？

[3]如何选择适当的数据预处理方法以提高识别准确率？

[3]如何选择合适的优化算法以提高网络的训练效果？

[3]如何分析误差并采取相应的改进方法？

[4]讨论不同卷积核大小（如3x3、5x5、7x7等）对图像分类性能的影响。

[4]讨论不同池化操作（如最大池化、平均池化等）对图像分类性能的影响。

[4]讨论增加卷积层数对图像分类精度的影响。

[4]讨论不同的数据增强方法（如旋转、平移、缩放等）对图像分类性能的影响。

[4]讨论如何利用预训练的卷积网络模型（如VGG、ResNet等）进行迁移学习。

[5]请简要解释目标检测中的非极大值抑制（NMS）是如何工作的，并说明其在目标检测任务中的重要性。

[5]损失函数在深度学习中扮演着关键角色。请列举并解释目标检测任务中常用的两种损失函数，以及它们分别用于什么目的。

[5]请解释梯度下降算法的基本思想，包括梯度的作用和如何更新模型参数。还可以提及梯度下降中的学习率和收敛性。

[5]反向传播是深度学习中的核心概念之一。请描述反向传播算法的步骤，并说明它在神经网络中用于什么目的。

[5]FastR-CNN和FasterR-CNN是目标检测领域的两个重要进展。请比较这两种方法的主要区别和优势，以及它们如何改进了目标检测的效率。

[6]请解释一下中文分词的原理。描述其中一种中文分词算法并讨论其工作方式。

[6]什么是TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）？它在自然语言处理中的哪些应用领域表现出色？

[6]在机器学习中，为什么需要将数据分成训练集和测试集？请讨论训练集和测试集在模型训练和评估中的作用。

[6]什么是交叉验证（Cross-Validation）？请说明交叉验证的主要目的和如何执行k折交叉验证。

[6]过拟合是机器学习中的一个常见问题。请解释什么是过拟合，并提供几种减轻过拟合的方法。

[7]对于文本翻译模型，你认为可以在哪些场景下使用？

[7]对于sequencetosequence网络，你认为最重要的部分是什么？

[7]请思考一下，批处理的批量大小应该如何选择？

[7]对于注意力机制，请思考一下还可以在哪些任务中使用呢？

[7]请思考一下，对于问问翻译模型的训练过程，还可以使用哪些训练技巧？

[8]大家思考一下，代码有哪些信誉好的足球投注网站任务的数据还可以从哪里获取？

[8]代码有哪些信誉好的足球投注网站模型，还可以在哪些场景使用呢？

[8]对于函数中的代码量，对有哪些信誉好的足球投注网站有没有影响呢？

[8]请比较一下，各种权重初始化方法的优缺点。

[8]对于各种正则化方法，请思考一下，运用在哪里会比较合适？

[9]思考一下，对于语音识别来说，深度学习的模型比传统方法有哪些优势？

[9]语音信号一般需要切分再提取特征，那么切分的窗口大小应该怎么选取呢？

[9]请对比其他语音识别模型，总结CTC模型的优势是什么？

[9]请总结叙述一下语音识别系统的流程。

[9]你认为语音识别模型最重要的模块是什么？