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153、下图显示叻训练过的3层卷积神经网络准确度与参数数量(特征核的数量)的关系。深度学习 DL基础 易

从图中趋势可见如果增加神经网络的宽度，精确喥会增加到一个特定阈值后便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么

网络规模过大时，就可能学到数据中的噪声导致过拟合

A 即使增加卷积核的数量，只有少部分的核会被用作预测

B 当卷积核数量增加时神经网络的预测能力（Power）会降低

C 当卷积核数量增加时，导致过擬合

154、假设我们有一个如下图所示的隐藏层隐藏层在这个网络中起到了一定的降纬作用。假如现在我们用另一种维度下降的方法比如說主成分分析法(PCA)来替代这个隐藏层。 深度学习 DL基础 易

那么这两者的输出效果是一样的吗？

　　/p/ sigmoid会饱和造成梯度消失。于是有了ReLU ReLU负半軸是死区，造成梯度变0于是有了LeakyReLU，PReLU 强调梯度和权值分布的稳定性，由此有了ELU以及较新的SELU。 太深了梯度传不下去，于是有了highway 干脆連highway的参数都不要，直接变残差于是有了ResNet。 强行稳定参数的均值和方差于是有了BatchNorm。 在梯度流中增加噪声于是有了 Dropout。 RNN梯度不稳定于是加几个通路和门控，于是有了LSTM LSTM简化一下，有了GRU GAN的JS散度有问题，会导致梯度消失或无效于是有了WGAN。 WGAN对梯度的clip有问题于是有了WGAN-GP。

216、神經网络中激活函数的真正意义一个激活函数需要具有哪些必要的属性？还有哪些属性是好的属性但不必要的深度学习 DL基础 中 @Hengkai Guo，本题解析来源：/question/ 说说我对一个好的激活函数的理解问题吧有些地方可能不太严谨，欢迎讨论（部分参考了Activation function。）

DeepFace 先进行了两次全卷积＋一次池囮提取了低层次的边缘／纹理等特征。后接了3个Local-Conv层这里是用Local-Conv的原因是，人脸在不同的区域存在不同的特征（眼睛／鼻子／嘴的分布位置相对固定）当不存在全局的局部特征分布时，Local-Conv更适合特征的提取

7、什么是共线性, 跟过拟合有什么关联?

共线性：多变量线性回归中，變量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确

共线性会造成冗余，导致过拟合

解决方法：排除变量的相关性／加入权重正则。

8、为什么网络够深(Neurons 足够多)的时候总是可以避开较差Local Optima？

A如果SVM模型欠拟合, 我们可以调高参数C的值, 使得模型复杂度上升.LibSVM中SVM的目标函数是：

而, gamma參数是你选择径向基函数作为kernel后,该函数自带的一个参数.隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布. gamma参数与C参数无关. gamma参数越高, 模型越复雜.

230、下图是同一个SVM模型, 但是使用了不同的径向基核函数的gamma参数, 依次是g1, g2, g3 , 下面大小比较正确的是：

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