中英双语面试、笔试题 -- 计算机视觉(1) : 神经网络基础;Computer Vision Interview (1) :Fundamentals of Neural Networks


Computer Vision Interview and Written Exam Questions: Fundamentals of Artificial Neural Networks, PyTorch, Image Classification

神经网络基础

1.神经网络中有哪些层?

What are the layers in a neural network?

神经网络中包含多种类型的层,‌每种层在神经网络中扮演着不同的角色。‌以下是神经网络中常见的层及其简要描述:‌

‌输入层‌:‌接收原始数据,‌并将其传递给神经网络的第一层隐藏层。‌
‌隐藏层‌:‌位于输入层和输出层之间,‌负责对输入数据进行非线性变换和特征提取,‌包括卷积层、‌激活层、‌池化层、‌全连接层等。‌
‌输出层‌:‌接收来自隐藏层的信息,‌并生成最终的输出结果,‌节点数通常与任务的输出维度相匹配。‌
此外,‌还有一些特殊功能的层,‌如批归一化层、‌残差连接层、‌降维层等,‌它们在网络中发挥着重要的作用,‌如加速训练、‌增强模型稳定性、‌降低数据维度等‌

Neural Network Layers‌

  • Input Layer‌:
    Definition‌: Receives raw data.

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