老师，这里梯度应该是一个向量吧，如何理解这个平方项呢？

如图，每一次卷积，卷积核个数都是上一次的2倍？池化是因为面积变化，卷积核变小或者步长得原因，。卷积核变多，是为了保持卷积核的数据一致吗？

老师，这个小节里的代码资料里面没有，还有模型？

老师，我想问下卷积核的那个3X3矩阵是怎么得到的呀？里面的元素是由我们自己去设定的吗？

还是不太懂为什么要把重合度在20%以下的负样本剔除。一是可以减少负样本数量，第二个原因没听懂，能告知么？

请问一下，此时只是判断这些区域是不是物体吧？应该还没有具体分类是什么物体吧？

427除2不是余1吗，不应该是补六行加上原本的一行吗

课程讲到，CNN模式下，神经元获取部分像素点，与后面的卷积核是什么关系？一个卷积核代表多个神经元吗？或者是卷积核为过滤器？

老师，我想问下为什么这两行代码会报错呀，h_conv1是卷积层
或者说在tensorflow中BN是怎么使用的呀。

老师，请教一下，全局平均池化和全局最大池化，把一个featuremap转换为一个1乘1维的向量，损失的信息是不是挺大的啊？什么时候用全局平均池化和全局最大池化？

做得是3*3的卷积，那不是有9个anchor么，那怎么会是2*9个结果呢，我感觉是1个anchor才对应2*9个结果吧？望告知，多谢！

                                        这个有可以能为负数吗？

老师，我想问下在t-1层与t层之间为什么可以进行两次变换，又是
如何做到的呢？

老师，请教一下，conv_block，包含1乘1的卷积层，起到什么作用？

残差网络，是输入的X，往后每隔两层，都加上输入的X

还是每两层，都加上两层之前的输出呢？