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[二、选择题(五个，十分）](#二、选择题(五个，十分）)
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一、填空（五个空，十分）
关键词：
卷积层、池化层
梯度爆炸，梯度衰减
二、选择题(五个，十分）
1.梯度下降法的步骤
2.哪个不是激活函数
3.卷积神经网络的缺点
4.有关ssd多尺度变化的问题
（还有一个不记得了）
三、判断题（五个，五分）
前两道有关卷积神经网络
3.卷积层后面都跟着池化层
4.记不清
5.RNN-----可以理解成无限时间序列模型
四、论述题（四个，四十分）
1.从不同角度分析卷积神经网络优缺点
2.inception块结构，1x1卷积在其中作用
3.对比r-cnn,fast r-cnn,faster r-cnn,说明他们的优缺点和步骤
4.lstm，gru，组成作用等
五、计算题（二个，三十五分）
很简单，上课老师会讲，听一下
1.卷积
2.池化
笔记有偿：山东科技大学深度学习复习资料