已知两层3×3的卷积核与一层5×5的卷积核具有相同的感受野,那么前者(3×3)和后者(5×5)的参数量和计算量是什么关系(特征图尺寸为32)? A.前者参数量小、后者计算量更小B.前者计算量小、后者参数量更小C.前者的参数量和计算量都更小D.后者的参数量和计算量都更小 答案 C 解析收藏...
举个例子,原图为3x3大小,我们使用3x3大小的卷积核卷积,得到的输出图片大小是1x1的,所以输出图片的感受野是3。 感受野表征了卷积核的特征提取能力。 2、2层3 * 3卷积与1层5 * 5卷积 设原图大小长宽皆为x(x>=5) ,我们使用5x5的卷积核在x方向上滑动,步长为1,需要滑动(x-5+1)次,y方向同理,滑动了(x-5...
结果1 题目 现有一个两层的卷积神经网络,第一层是常规的卷积层,输入输出的通道数为3和64,卷积核大小为3×3;第二层是分组卷积层(group convolution layer),分为4组,输入输出通道数为64和32,卷积核大小为3×3。则该网络的参数个数为() 相关知识点: 试题来源: 解析 6432 反馈 收藏 ...
现有一个两层的卷积神经网络,第一层是常规的卷积层,输入输出的通道数为3和,卷积核大小为3×3;第二层是分组卷积层(group convolution layer),分为4组,输入输出通道数为和32,卷积核大小为3×3。则该网络的参数个数为()的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题
MLP: 两层 MLP (第一层神经元 64, 第二层神经元32)KAN: 两层优化后的 KANLinear (第一层神经元 64, 第二层神经元32)CNN-1D: 3 层的普通 1D 卷积池化层 +3 发布于 2024-07-02 00:03・IP 属地湖北 赞同 分享 收藏
模型推理时的显存占用分析 | 在深度学习模型推理任务中,占用 GPU 显存的主要包括三个部分:模型权重、输入输出以及中间结果。 1,模型权重:神经网络模型都是由相似的 layer 堆叠而成,例如 cnn 模型的卷积层、池化层、全连接层等;以及 transformer 模型的 self-attention 层、全连接层、layer_norm 层等。