计算机视觉基础

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题目目录

54 道原题
  1. 模型的参数量指的是什么?怎么计算?

    原题
  2. 模型的FLOPs(计算量)指的是什么?怎么计算?

    原题
  3. 有哪些经典的卷积类型?

    原题
  4. 深度可分离卷积的概念和作用

    原题
  5. 神经网络中Addition / Concatenate区别是什么?

    原题
  6. 激活函数是什么?你知道哪些常用的激活函数?

    原题
  7. 神经网络中1×1卷积有什么作用?

    原题
  8. 随机梯度下降相比全局梯度下降好处是什么?

    原题
  9. 如果在网络初始化时给网络赋予0的权重,这个网络能正常训练嘛?

    原题
  10. 为什么要对网络进行初始化,有哪些初始化的方法?

    原题