老师 编写的神经网络处理cifar10中的权重和参数是如何设计的呢?
老师 对于一批图像数据进行训练时,是一次性只取这一批中的一张图片进行训练吗,就是这个64是一张图片经过64个卷积核卷积操作之后得到的结果吗?
老师 为什么测试集的数据读取不到呢?
老师 使用残差结构会使输入数据跳过某些网络层，那么在进行反向传播的时候，这些网络层的参数还会被更新吗？
老师 为什么模型的层数越深，梯度消失的现象越明显呢？
老师 反卷积的过程中，中间重叠部分的像素值相加，是不是图片数据中，越靠近中间部分的特征与重要？
老师 卷积核就是神经元吗？
老师 模型继承线性回归模型，有一层隐藏层，隐藏层中包含20个神经元，训练使用的数据包含两个特征，是每一个神经元都具有W1,W2两个权重参数和一个偏置吗？
老师 神经网络模型在进行训练的过程中，是一个样本一个样本的进行学习吗？就是在某一个隐藏层中的所有神经元都对这个样本进行学习，之后输出，进行反向传播，之后继续学习下一个样本吗？
老师 是一个神经元会对传入的两个特征全部进行学习吗？隐藏层输出的是神经元的个数20，那么经过softmax之后如何确定输出是3呢，是选择分数最大的三个结果传入到输出层吗？
老师 是不是一个神经元来处理一个特征呢？
老师 实例化模型，不调用forward方法，直接可以前向传播吗？
不需要写成这样吗？
output=model.forward(inputs)
老师 为什么要每一轮都情况梯度呢？只训练一轮的话模型没什么效果吧？
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