思考题

1.改变卷积神经网络中使用的卷积滤波器的大小会产生什么影响？

2.激活函数在卷积神经网络中的作用是什么？它们如何影响训练过程？

3.卷积神经网络中的步长和填充有什么区别，它们如何影响卷积层的输出大小？

4.不同类型的池化操作（例如最大值池化、平均值池化）如何影响卷积神经网络的输出？从自然语言处理的角度来说，卷积神经网络中的池化层如何帮助从文本数据中捕获重要信息，以及在为不同的自然语言处理任务选择合适的池化策略时有哪些挑战？

5.如何在卷积神经网络中应用dropout正则化，它对模型性能有何影响？

6.请思考，预训练的卷积神经网络模型如何用于新应用中的迁移学习？

7.请思考，循环神经网络、门控循环单元和LSTM在大规模数据的建模上会面临什么挑战？例如，循环神经网络和LSTM如何处理文本数据中的顺序依赖性，以及在长文本序列上训练这些模型有哪些挑战？

8.如何使用梯度裁剪来防止循环神经网络中的梯度消失问题，它对模型性能有何影响？

9.在自然语言处理任务中为循环神经网络使用浅层和深层架构之间有哪些权衡，以及如何在实践中平衡这些权衡？ XOlkzW5eANil9YN+R4UupxY2Xjm3y7ecwxHUwxTFSMyEzt5SLn7kk2Fy0e8Dff1V