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【单选题】在卷积神经网络LeNet-5的卷积层C3得到的特征图为16个,上一层的特征图为6个。则关于这一卷积过程的描述错误的是【图片】A. C3 卷积层中每个特征图只与上
A. 在特征图padding时,各方向的填充像素数不一定相同(不对称填充),也不一定补0 B. 在卷积神经网络中,卷积和池化的作用主要是分类,全连接层的作用主要是特征获取 C. 卷积神经网络的输出层不一定用全连接网络,也可能得到比较好的性能 D. 卷积核的高和宽不一定是相等的,且一般大小取奇数 ...
642/6511在卷积核神经网络某个卷积层中假设有128个5X5的卷积核输入特征图尺寸为28X的正确答案和题目解析
在使用卷积神经网络对图像分类中,一般将最后一层全连接层(即与输出层相连的全连接层)的输出作为每幅图像的特征表达。A.正确B.错误
下列关于卷积神经网络 CNN 的描述中 哪些是正确的 A 池化层只能采用最大池化操作 用来降低特征图的维度 减少计算量 B Dropout层是一种正则化手段 仅在CNN的训练阶段使用 测试时被移除 C 卷积层中的滤波器 或卷积核 通过在输入数据上滑动 学习并提取局部特征 D 在CNN中 激活函数如ReLU通常应用于卷积层之后 增加...
百度试题 结果1 题目卷积神经网络中,在特征响应图某个区域上指定一个值来代表整个区域的操作是()选项 A. 卷积选项 B. 池化选项 C. 全连接选项 D. Dropout 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
卷积层通过卷积核的过滤提取出图片中局部的特征,与人类视觉的特征提取类似。 池化层 —— 数据降维(避免过拟合) 池化层简单说就是下采样,他可以大大降低数据的维度。 需要池化层的原因:即使做完了卷积,图像仍然很大(因为卷积核通常比较小),所以为了降低数据维度,就进行下采样。 池化层函数实际上是一个统计函数,例...
什么是卷积神经网络 | CNN(Convolutional Neural Networks)是一种专门用于处理具有类似网格结构数据的神经网络。CNN由多个卷积层和池化层组成,卷积层能够自动提取输入数据中的局部特征,而池化层则能够降低数据的维度,减少参数数量和计算复杂度。 CNN 卷积神经网络是一种特殊的神经元网络结构,它是神经元网络的一种应用和...
在卷积神经网络的某个降采样层(pooling层)中,经过降采样处理,得到了16个5*5的特征图,其每个单元与上一层的 2*2 邻域连接(滑动窗口为2*2)。则该降采样层的尺寸和上一个层的尺寸的关系是? A.降采样层的尺寸是上一层的尺寸的 1/2B.降采样层的尺寸是上一层的尺寸的 1/4C.降采样层的尺寸是上一层的尺...