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训练好的模型在测试集准确率100%，则在新的数据集上也会达到100%。
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多层网络全部初始化为0，会使梯度为0或各层相同，相当于浅层网络。
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神经网络进行图片语义分割时，先用CNN处理输入，再用反CNN得到输出。
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如果我们去掉ReLU层，这个神经网络仍能够处理非线性函数。
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单计算层感知器只能解决线性可分问题。
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深度学习与机器学习算法之间的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，也就是说，我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。
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判断题
一个不包含非线性的神经元可以看作是线性回归函数。
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与普通反向传播不同的是，随时间的反向传播算法会在每个时间步长内叠加所有对应权重的梯度。
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判断题
在神经网络中ReLU永远不会饱和。
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判断题
训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。
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提升卷积核（convolutional kernel）的大小会显著提升卷积神经网络的性能。
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