【中英】【吴恩达课后测验】Course 4 -卷积神经网络 - 第一周测验 - 卷积神经网络的基本知识

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第一周测验 - 卷积神经网络的基本知识

1. 问题 1

你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？
$\begin{bmatrix} 0 & 1 & -1 & 0 \\ 1 & 3 & -3 & -1 \\ 1 & 3 & -3 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \end{bmatrix}$

• 【 】 会检测45度边缘

• 【★】 会检测垂直边缘

• 【 】 会检测水平边缘

• 【 】 会检测图像对比度

Because the left part is positive, and the right part is negative.


因为因为左边的部分是正的，右边的部分是负的。（博主注：左边亮，右边暗）

2. 问题 2

  假设你的输入是一个300×300的彩色（RGB）图像，而你没有使用卷积神经网络。 如果第一个隐藏层有100个神经元，每个神经元与输入层进行全连接，那么这个隐藏层有多少个参数（包括偏置参数）？

• 【 】 9,000,001

• 【 】 9,000,100

• 【 】 27,000,001

• 【★】 27,000,100

  博主注：先计算$W^{[1]} = [l^{[1]},X] = [100,300*300*3] = 100*300*300*3 = 27,000,000$，然后计算偏置$b$，因为第一隐藏层有100个节点，每个节点有1个偏置参数，所以$b = 100$，加起来就是$27,000,000 + 100 = 27,000,100$。

3. 问题 3

  假设你的输入是300×300彩色（RGB）图像，并且你使用卷积层和100个过滤器，每个过滤器都是5×5的大小，请问这个隐藏层有多少个参数（包括偏置参数）？

• 【 】 2501

• 【 】 2600

• 【 】 7500

• 【★】 7600

  博主注：视频【1.7单层卷积网络】，05:10处。首先，参数和输入的图片大小是没有关系的，无论你给的图像像素有多大，参数值都是不变的，在这个题中，参数值只与过滤器有关。我们来看一下怎么算：单片过滤器的大小是$5 * 5$，由于输入的是RGB图像，所以信道$n_c = 3$，由此可见，一个完整的过滤器的组成是：$5 * 5 * n_c = 5 * 5 *3$，每一个完整的过滤器只有一个偏置参数$b$，所以，每一个完整的过滤器拥有$5 * 5 * 3 + 1 = 76$个参数，而此题中使用了$100$个过滤器，所以这个隐藏层包含了$76*100 = 7600$个参数。

4. 问题 4

你有一个63x63x16的输入，并使用大小为7x7的32个过滤器进行卷积，使用步幅为2和无填充，请问输出是多少？

• 【★】 29x29x32

• 【 】 16x16x32

• 【 】 29x29x16

• 【 】 16x16x16

  n = 63, f = 7, s = 2, p = 0, 32 filters.

  博主注：我们先来看一下这个输出尺寸的公式：$\left \lfloor \frac{n_h + 2p - f}{s} + 1 \right \rfloor \times \left \lfloor \frac{n_w + 2p - f}{s} + 1 \right \rfloor$，我们就直接代入公式：$\left \lfloor \frac {63 + 2\times0 - 7}{2} + 1 \right \rfloor \times \left \lfloor \frac {63 + 2\times0 - 7}{2} + 1 \right \rfloor = \left \lfloor \frac{56}{2} + 1 \right \rfloor \times \left \lfloor \frac{56}{2} + 1 \right \rfloor = 29 \times 29$，由于有32个过滤器，所以输出为$29 \times 29 \times 32$。

5. 问题 5

你有一个15x15x8的输入，并使用“pad = 2”进行填充，填充后的尺寸是多少？

• 【 】 17x17x10

• 【★】 19x19x8

• 【 】 19x19x12

• 【 】 17x17x8

6. 问题 6

  你有一个63x63x16的输入，有32个过滤器进行卷积，每个过滤器的大小为7x7，步幅为1，你想要使用“same”的卷积方式，请问pad的值是多少？

• 【 】 1

• 【 】 2

• 【★】 3

• 【 】 7

  博主注：“same”的卷积方式就是卷积前后的大小不变，也就是63x63x16的输入进行卷积后的大小依旧为63x63x16，这需要我们对输入过来的数据进行填充处理。我们来看一下这个输出尺寸的公式(假设输入图像的宽、高相同)：$\left \lfloor \frac{n + 2p - f}{s} + 1 \right \rfloor$，由此我们可以推出来$p$的值：$p = \frac {s \times n - n - s + f}{2} = \frac{1 \times 63 - 63 -1 + 7}{2} = \frac{6}{2} = 3$。

7. 问题 7

你有一个32x32x16的输入，并使用步幅为2、过滤器大小为2的最大化池，请问输出是多少？

• 【 】 15x15x16

• 【 】 16x16x8

• 【★】 16x16x16

• 【 】 32x32x8

8. 问题 8

因为池化层不具有参数，所以它们不影响反向传播的计算。

• 【 】 正确

• 【★】 错误

  博主注：由卷积层->池化层作为一个layer，在前向传播过程中，池化层里保存着卷积层的各个部分的最大值/平均值，然后由池化层传递给下一层，在反向传播过程中，由下一层传递梯度过来，“不影响反向传播的计算”这意味着池化层到卷积层（反向）没有梯度变化，梯度值就为0，既然梯度值为0，那么例如在$W^{[l]} = W^{[l]} - \alpha \times dW^{[l]}$的过程中，参数$W^{[l]} = W^{[l]} - \alpha \times 0$，也就是说它不再更新，那么反向传播到此中断。所以池化层会影响反向传播的计算。

9. 问题 9

在视频中，我们谈到了“参数共享”是使用卷积网络的好处。关于参数共享的下列哪个陈述是正确的？（检查所有选项。）

• 【 】 它减少了参数的总数，从而减少过拟合。

• 【★】 它允许在整个输入值的多个位置使用特征检测器。

• 【 】 它允许为一项任务学习的参数即使对于不同的任务也可以共享（迁移学习）。

• 【★】 它允许梯度下降将许多参数设置为零，从而使得连接稀疏。

10. 问题 10

在课堂上，我们讨论了“稀疏连接”是使用卷积层的好处。这是什么意思?

• 【 】 正则化导致梯度下降将许多参数设置为零。

• 【 】 每个过滤器都连接到上一层的每个通道。

• 【★】 下一层中的每个激活只依赖于前一层的少量激活。

• 【 】 卷积网络中的每一层只连接到另外两层。

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Week 1 quiz - The basics of ConvNets

1. Question 1

What do you think applying this filter to a grayscale image will do?

$\begin{bmatrix} 0 & 1 & -1 & 0 \\ 1 & 3 & -3 & -1 \\ 1 & 3 & -3 & -1 \\ 0 & 1 & -1 & 0 \end{bmatrix}$

• [ ] Detect 45 degree edges

• [x] Detect vertical edges

• [ ] Detect horizontal edges

• [ ] Detect image contrast

Because the left part is positive, and the right part is negative.

2. Question 2

Suppose your input is a 300 by 300 color (RGB) image, and you are not using a convolutional network. If the first hidden layer has 100 neurons, each one fully connected to the input, how many parameters does this hidden layer have (including the bias parameters)?

• [ ] 9,000,001

• [ ] 9,000,100

• [ ] 27,000,001

• [x] 27,000,100

3. Question 3

Suppose your input is a 300 by 300 color (RGB) image, and you use a convolutional layer with 100 filters that are each 5x5. How many parameters does this hidden layer have (including the bias parameters)?

• [ ] 2501

• [ ] 2600

• [ ] 7500

• [x] 7600

4. Question 4

You have an input volume that is 63x63x16, and convolve it with 32 filters that are each 7x7, using a stride of 2 and no padding. What is the output volume?

• [x] 29x29x32

• [ ] 16x16x32

• [ ] 29x29x16

• [ ] 16x16x16

  n = 63, f = 7, s = 2, p = 0, 32 filters.

5. Question 5

You have an input volume that is 15x15x8, and pad it using “pad=2.” What is the dimension of the resulting volume (after padding)?

• [ ] 17x17x10

• [x] 19x19x8

• [ ] 19x19x12

• [ ] 17x17x8

6. Question 6

You have an input volume that is 63x63x16, and convolve it with 32 filters that are each 7x7, and stride of 1. You want to use a “same” convolution. What is the padding?

• [ ] 1

• [ ] 2

• [x] 3

• [ ] 7

7. Question 7

You have an input volume that is 32x32x16, and apply max pooling with a stride of 2 and a filter size of 2. What is the output volume?

• [ ] 15x15x16

• [ ] 16x16x8

• [x] 16x16x16

• [ ] 32x32x8

8. Question 8

Because pooling layers do not have parameters, they do not affect the backpropagation (derivatives) calculation.

• [ ] True

• [x] False

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9. Question 9

In lecture we talked about “parameter sharing” as a benefit of using convolutional networks. Which of the following statements about parameter sharing in ConvNets are true? (Check all that apply.)

• [ ] It reduces the total number of parameters, thus reducing overfitting.

• [x] It allows a feature detector to be used in multiple locations throughout the whole input image/input volume.

• [ ] It allows parameters learned for one task to be shared even for a different task (transfer learning).

• [x] It allows gradient descent to set many of the parameters to zero, thus making the connections sparse.

10. Question 10

In lecture we talked about “sparsity of connections” as a benefit of using convolutional layers. What does this mean?

• [ ] Regularization causes gradient descent to set many of the parameters to zero.

• [ ] Each filter is connected to every channel in the previous layer.

• [x] Each activation in the next layer depends on only a small number of activations from the previous layer.

• [ ] Each layer in a convolutional network is connected only to two other layers