《动手学深度学习》课后习题3

参考文献
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《动手学》：批量归一化和残差网络

1. nn.BatchNorm2d(6)的含义是

答案：全连接层的批量归一化，输出神经元个数为
解析：nn.BatchNorm2d()用于卷积层的归一化操作，其参数表示通道数量。而nn.BatchNorm1d()则用于全连接层，其参数对应输出神经元的数量。

2.关于BN层描述错误的是
A. 卷积层的BN位于卷积计算之后，激活函数之前。
B. 拉伸参数和偏移参数均为超参数。
C. 预测时用移动平均估算整个训练数据集的样本均值和方差。
D. BN层能使整个神经网络在各层的中间输出的数值更稳定。

答案:B
解析：拉伸参数和偏移参