问题状态描述中的算符是问题从一种状态变化为另一种状态的手段。（）

使用一个滑动窗口对语料（）扫描，在每个窗口内，中心词需要预测它的上下文，并形成训练数据

ResNet从角度改进了之前的图像分类网络？

GoogLeNet从角度改进了之前的图像分类网络？

ResNet-50:depth=[3,4,6,3]代表（）

如何选取合适的卷积核大小？

VGG模型于2014年被提出，是最流行的（）模型之一，在ImageNet比赛中，达到了Top5错误率7.3%。

如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和（）

（）是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出

（）的数目通常也被称作卷积核的个数

关于学习率初始值设定描述正确的是（）