卷积神经网络中感受野的详细介绍

youandyourself_1:

那全连接层的感受野呢

深度学习中Flatten层的作用

weixin_43825570:

Con2D中 (None, 3, 32, 32)是怎么得到(None, 3, 32, 64)的？蹲个好心人

神经网络中Epoch、Iteration、Batchsize相关理解和说明

Rain(梦游):

batch size是一个批次里输入样本的数量吗

number of batches是总样本所分成的批次份数吗

权重衰减（weight decay）与学习率衰减（learning rate decay）

DashingPig:

请问当使用权重衰减时，loss函数中w能收敛而不是无限减小的原因是w的梯度更新中，既有惩罚项即含lambda部分的导数必是正数(这决定了w是往减小方向变化)，又有原loss即含C部分的导数可正可负(这决定了当这部分为负时，w是往增大方向变化)吗？

其实我想问的是这样一种情况，当有个参数beta和b的情况相反，惩罚项即正则项中包含它，而原loss部分不包含它，那在进行梯度更新时，是不是意味着beta会无限减小？谢谢

对图像处理中alpha matte的一点理解

qq_47965075:

于是I=F+（1-a）B这里少了alpha吧