这是<<卷积神经网络>>课程第三周的习题，一共10道。
解答：
人脸验证和人脸识别的区别就在于前者是1对1，后者是1对多，所以答案是True
解答：
人脸验证需要解决的就是在数据库中只有一张图片的情况下能够识别出新的人脸，即所谓的one-shotlearning problem。答案是选项3和4。
解答：
虽然在识别阶段可以做到数据库中只有一张图片即可识别到新的人脸，但在训练阶段，还是需要人脸的多张照片，所以答案是False。
解答：
这个可以参考讲座的内容，答案是选项2。
解答：
参考课程中讲到的：
上面和下面的两个神经网络是相同的，所以答案是True。
解答：
越是往后面的层，识别的对象越具体，第4层比第1层识别得更具体，所以选True。
解答：
Neural style transfer不应该算监督学习，训练数据并不存在打好的标签，答案False。
解答：
这句话是正确的。
解答：
参考课程所讲，每次迭代更新的是生成的图像G:
答案为选项4
解答：
根据公式32-3+1，得出宽高为30，32个过滤器，所以输出的30x30x32
答案是选项2。
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