深度学习及其应用-习题及答案汇

网络计算：对于二维卷积核，设原特征图高为H，宽为W，设卷积核大小为(k,k)，填充为p，步幅为s，求经过该卷积核之后的特征图的高和宽。可参考pytorch官方文档：/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html运算层：请简述卷积层，池化层，全连接层在一个卷积神经网络中的作用。为什么说1x1卷积是特殊的全连接层？网络训练：简述SGD以及其改进AdaGrad,RMSProp,Momentum下降，Adam参数初始化：请给出Xavier初始化和He初始化的条件，并推导出结论经典网络结构：请简述LeNet，AlexNet，VGG,ResNet的结构特点与异同。CVCodingProject:微调深度神经网络进行细粒度图像分类细粒度图像分类(Fine-GrainedImageClassification)是一项计算机视觉领域具有相当挑战性的任务。其目标是将图像分为大类中的子类，如将属于“花卉”的许多图像细分为具体的品种。这一任务中，由于待分类的物体均来自同一大类，具有相似的外观，因而对模型来说捕捉细微的视觉差异所必需的（例如，耳朵、鼻子或尾巴等细节特征）；并且，在这一任务重，由于各个子类属于同一大类，各个子类的图像具有较小的类间差异(Inter-classVariation)，而子类内部的图像则由于姿势、尺度和旋转等因素，具有较大的类内差异(Intra-classVariation)。这与传统分类任务类内差异较小、类间差异较大的情况恰好相反。在这一项目中，我们将尝试对使用ImageNet进行预训练的模型在细粒度图像分类任务上进行微调，更加细致地探索细粒度图像分类与传统图像分类的差异带来的影响。Caltech-UCSDBirds-200-2011(CUB-200-2011)数据集是细粒度视觉分类任务中使用最广泛的数据集之一。它包含属于鸟类的200个子类别的11,788张图像，其中5,994张用于训练，5,794张用于测试，每张图像都有详细的注释。请尝试基于ImageNet1K上预训练的深度神经网络模型(参考[\htorchvision])自行搭建数据集预处理、模型加载、模型微调、性能评估流水线，测试EfficientNetB0模型在CUB-200-201上的表现。NLPAlgorithmDesign:考虑形态学结构的Word2vec改进在世界上的大多数语言中，词语的形态学结构往往包含与单词语义有关的信息。有些单词表现出很强的语义组合特征，例如，在中文中，“教育”一词的含义可以由“教”和“育”两个字的含义所推断出来；同样，在英语中也有类似的现象，“toothbrush”(牙刷)一词的含义也是由“tooth”(牙齿)和“brush”(刷子)的语意组合而成。有些单词的词形变化则体现出各种语义和语法现象。在Word2Vec算法中，我们仅考虑了每个单词“作为一个整体”的自监督训练方法，而没有考虑到这一形态学信息。在一些形态丰富的语言中，一个单词可能存在多种形式，某些形式出现的频率较低，这使得对它们的自监督表征学习较为困难。例如，芬兰语中有多达15种名词变格，日语中的动词也有15种可以变换的形态。如果在单词词向量的训练中考虑到其子词的构成，则可以通过这些子词的信息降低变格单词的稀疏性对自监督学习的负面影响。在此，我们希望对Word2Vec算法进行改进，使其考虑到单词的形态学特征，特别是与词根、前缀、后缀等富信息子词或其他单词的语意组合特征。在对Word2Vec算法进行改进的过程中，我们会遇到一系列关键问题，如：1.如何将单词高效拆分成子词？2.如何在词向量中引入子词信息？3.如何设计自监督训练的任务和目标函数？本题是一个开放性问题。请根据你对本章内容的理解，设计一个考虑到形态学结构的词嵌入算法。SpeechCodingProject:端到端语音识别管线的实现传统的自动语音识别(AutomaticSpeechRecognition)一般分为声学模型和语言模型，声学模型负责将音频序列转化为音素序列，语言模型则负责将这些音素序列转化成文字序列。而端到端(End-to-end)语音识别基于深度学习技术，使用单个网络将输入语音序列直接转换为输出标记序列，带来了语音识别范式的革命。端到端模型简化了语音识别流程，减少了专家知识的需求；并且其使用与语音识别目标一致的单一目标函数来优化整个网络，能够保证全局最优。在这一项目中，我们将尝试使用基于连接时序分类(ConnectionistTemporalClassification,CTC)和LSTM的编码器-解码器网络，实现端到端的语音识别管线。HarperValleyBank是一个公共领域口语对话语料库，模拟了基于电话或app的消费者银行业务交互场景。HarperValleyBank包含包含了1446段对话，涉及59位说话者，总量约23小时。数据集中包含音频数据以及关于说话者身份、呼叫者意图、会话动作和情绪的文字记录和注释。请尝试实现CTC损失函数，搭建数据集预处理、网络构建、模型训练、模型推理和性能评估管线，并测试所训练的模型。知识点1:白盒对抗攻击问题1:简要解释基于梯度的白盒对抗攻击方法。回答：基于梯度的白盒对抗攻击方法是一种常见的攻击方法，用于欺骗深度学习模型。该方法利用目标模型的梯度信息来生成对抗样本。以下是攻击的基本步骤：选择一个原始输入图像。将该图像输入目标模型，并计算输出类别的梯度。根据梯度信息，确定对输入图像进行微小扰动的方向和大小。将扰动添加到原始输入图像上，生成对抗样本。对生成的对抗样本进行评估，检查是否能够欺骗目标模型，即被错误分类。问题2:题目：假设你正在进行基于梯度的白盒对抗攻击，目标是欺骗一个预训练的图像分类模型。你已经计算出输入图像的梯度，并且得到了以下结果：梯度值：[0.2,-0.5,0.3,0.1]你需要计算并更新输入图像的扰动，以便最大化攻击效果。你选择使用步长为0.01的梯度下降法进行优化。请回答以下问题：在使用梯度下降法时，更新输入图像的扰动值应为多少？如果原始输入图像的像素值范围是0到255，应该如何调整扰动值来确保最终的对抗样本仍然在合理的像素范围内？知识点2:黑盒对抗攻击问题1:题目：简要解释基于迁移攻击的黑盒对抗攻击方法。回答：基于迁移攻击的黑盒对抗攻击方法是一种常见的攻击方法，用于欺骗深度学习模型，即在没有访问目标模型的内部信息的情况下进行攻击。以下是攻击的基本步骤：选择一个预训练的源模型，该模型与目标模型可能有相似的任务或架构。使用源模型对原始输入图像进行分类，并获取分类结果。在源模型的输出上应用优化算法，例如梯度下降法，以生成对抗样本。这些优化算法可能需要访问源模型的梯度信息。利用生成的对抗样本，欺骗目标模型。将对抗样本输入目标模型进行分类，并观察分类结果。根据目标模型的分类结果，调整源模型和优化算法，以进一步提高攻击的成功率。知识点3:对抗防御问题1:假设你是一个机器学习工程师，负责保护一个图像分类模型免受对抗攻击。你已经了解到对抗攻击可能会针对模型的输入进行微小的扰动，以欺骗模型。以下是对抗攻击的一般步骤：攻击者选择一个输入图像并计算其对应的梯度。攻击者根据梯度信息生成一个扰动，然后将扰动添加到原始图像上。攻击者生成的对抗样本经过微小的扰动后可能会被错误分类，从而欺骗模型。作为防御者，你希望保护你的模型免受对抗攻击。请回答以下问题：你可以采取哪些对抗防御机制来提高模型的鲁棒性？请简要解释其中一种对抗防御机制的原理。回答：针对对抗攻击，可以采取以下对抗防御机制来提高模型的鲁棒性：对抗训练：使用对抗样本来训练模型，使其在面对对抗性样本时具有更好的鲁棒性。集成防御：结合多个模型的预测结果，通过投票或融合策略来减少对抗攻击的影响。输入预处理：对输入图像进行预处理，例如降噪、平滑化或去除对抗性扰动，以减少对抗攻击的影响。检测与拒绝：使用检测方法来识别对抗性样本，并将其拒绝或采取相应的防御措施。对抗训练是一种常见的对抗防御机制。其原理基于以下观察：通过在训练过程中引入对抗样本，模型可以学习到更具鲁棒性的特征表示。对抗训练包括两个关键步骤：生成对抗样本：在每个训练批次中，通过对真实样本添加对抗性扰动来生成对抗样本。这些扰动可以通过基于梯度的攻击方法生成，例如快速梯度符号攻击（FGSM）或迭代梯度攻击（PGD）。训练模型：使用包含对抗样本的训练数据集来更新模型的参数。在训练过程中，模型不仅要正确分类真实样本，还要正确分类对抗样本。这样，模型可以逐渐学习到对抗样本中的特征，并增强对抗攻击的鲁棒性。请简述结构化裁枝和非结构化裁枝的特点请将下述向量量化为8bit，量化区间为[-1,1]V=[0.5,0.1,-0.3,0.4,-0.5,0.7,1.0,-1.0]请简述模型蒸馏基本流程请简述MobileNet和shuffleNet的结构特点一、VAE1.为什么VAE需要重参数化？

答：在VAE中，我们需要从编码器输出的概率分布中采样潜在变量，但采样操作是不可导的，因此无法直接使用反向传播算法进行优化。重参数化技巧能够采样操作转化为一个可导的计算，如此一来便可以使用反向传播算法进行梯度回传。2.如果一个具有高斯先验的变分自编码器在手写识别任务中生成的数字较模糊，请从损失函数的角度解释可能的原因。答：VAE的损失函数由重构损失和KL散度组成。重构损失计算解码器输出与原始输入之间的差异。KL散度计算编码器输出的概率分布和先验分布之间的差异。在训练过程中，VAE的目标是最小化这两部分损失的总和。生成的数字较模糊可能是由于模型过于侧重其中一种损失而忽略另一种，可尝试修改两个损失函数的权重来找到一个效果更优的模型。二、GAN1.GAN的训练中可能会出现模式崩溃，它是指生成器生成了非常相似的样本，而丢失了数据的多样性。例如，对于手写数字MNIST数据集，GAN的生成器几乎只生成了数字0。为什么会造成这种结果？如何解决？答：这种情况通常是因为在在训练过程中，生成器找到了一种方法可以欺骗判别器，而不需要生成多样的样本。或者是生成器学习速度远大于判别器导致的。当判别器较弱时，生成器有机会快速收敛到某一样本，之后即使判别器能力提升，也难以让生成器逃出局部最优。可通过提高每轮迭代的判别器训练次数或者增加多样性惩罚来解决GAN中的模式崩溃问题。2.为什么GAN的生成器和判别器是交替优化而不是联合优化？答：GAN的核心思想是对抗性训练来提高生成器性能。在固定其中一方时，对另一方进行优化能使得训练保持稳定，而联合优化可能导致训练的震荡和不收敛。三、像素循环神经网络1.PixelRNN如何处理像素的离散型？答：PixelRNN将像素视为离散随机变量，采用softmax来输出像素值得概率分布。2.请简述PixelRNN的优缺点。PixelRNN的优点在于它可以获取图像的依赖关系，能够生成较为清晰的、多样的、一致的图像。缺点在于其计算复杂度较高。四、像素卷积神经网络1.对于一个32×32×3的输入图像，分别经过卷积神经网络的第一层卷积层和答：第二层池化层。其中卷积层包含了64个3×3的卷积核，步长为1，无填充，池化层为2x2的最大池化，则输入图像经过这两层后的输出特征图的尺寸是多少？答：经过第一层后，特征图长宽为(32-3)/1+1=30，因为包含64个卷积核，因此为30×30×64。经过第二层后，特征图长宽为15，即尺寸为15×15×64。2.PixelCNN和PixelRNN的区别是什么？各自优点是什么？答：PixelCNN和PixelRNN所使用的神经网络类型不同。PixelCNN使用卷积神经网络，而PixelRNN使用循环神经网络。PixelCNN的优点是并行化的卷积运算带来的计算效率高。而PixelRNN的优点是它可以捕捉全局的像素依赖关系。头脑风暴：一、通用人工智能1.请大家思考一下通用人工智能需要有哪些功能？2.请大家思考一下，若想实现上述功能，模型需要有什么特点？3.请大家思考一下，如果存在一个通用人工智能模型，可以用来做哪些事情？二、自动化机器学习的迁移1.请大家思考一下有效地记录自动化机器学习任务中的每条搜索结果，需要记录哪些要素2.请大家思考一下如何根据自己总结的记录，为一次搜索过程形成经验3.请大家思考一下，如果根据自己设计的经验总结，来实现不同任务下自动化机器学习的迁移三、自动驾驶1.请大家思考一下，自动驾驶任务有哪些需求？2.针对自动驾驶任务中的各个需求，需要什么样的模型来实现？3.自动驾驶模型需要有哪些特点？小组讨论一、深度学习模型的训练1.请大家分小组讨论训练一个深度学习模型，需要有哪些流程？2.不同流程之间存在怎样的特点？例如耗时、存储等3.为了训练好一个深度学习模型，需要在哪些方面做准备？二、生成模型1.请大家分组讨论目前有哪些常见的生成模型？2.不同的生成模型有哪些共同点和不同点？3.生成模型可以有哪些应用？三、