機器學習面筆試-深度學習篇

1.池化的作用是什麼？ （1） invariance(不變性)，這種不變性包括translation(平移)，rotation(旋轉)，scale(尺度) （2） 保留主要的特徵同時減少參數(降維，效果類似PCA)和計算量，防止過擬合，提高模型泛化能力 2.神經網絡的損失函數爲什麼是非凸的? 主要思路是,任意的凸函數的最優點是唯一的. 假設一個最優點A後,如果總能找到另一點B,使AB點的損失值相等

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