深度學習第五講課後題

1. 相比Lenet-5, Alexnet進行了哪些改進？這些改進起到了什麼作用？ （1） ReLU代替Sigmoid,深度網絡梯度離散； （2） Dropout隨機激活，避免過擬合； （3） 兩個CPU並行計算，提高計算效率 2. VGG中爲什麼採用更小的卷積核？ VGG網絡參數數量很多,在深層次中用小卷積核捕捉細節的變化，同時降低了計算量 3. 畫出Inception模塊的結構圖，Google

>>阅读原文<<