考察一个由三个卷积层组成的CNN:kernel=3×3,stride=2,padding=SAME。最低层输出100个特征映射(featuremap),中间层200个特征映射,最高层400个特征映射。输入是200×300的RGB图片,总参数的数量是多少()A.903400B.2800C.180200D.720400的答案是什么.用刷刷题APP,拍
某卷积层输入数据是4*4矩阵,卷积核是3*3,步长为1,输出矩阵是2*2。根据输入矩阵的当前位置(阴影部分),输出矩阵中相应位置处卷积运算的值为( )A.12B.15C.16D.17的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:( ) A. 由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。 B. CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。 C. CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。 D. CNN中的池化层用于降低特征图维数,以避免过拟合。 E. ...
百度试题 结果1 题目在神经网络模型VggNet中,使用两个级联的卷积核大小为3×3,stride=1的卷积层代替了一个5×5的卷积层,如果将stride设置为2,则此时感受野为 A. 7×7 B. 9×9 C. 5×5 D. 8×8 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
卷积层怎么更新权重 Network in Network 这篇论文中 提出了 1*1卷积层,那么问题来了,为什么可以用1*1卷积层来代替全连接层假设当前输入张量维度为6×6×32,卷积核维度为1×1×32,取输入张量的某一个位置(如图黄色区域)与卷积核进行运算。实际上可以看到,如果把1×1×32卷积核看成是32个权重W,输入张量运算...
百度试题 结果1 题目假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*6和31*31*12,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少? A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
假设你在卷积神经网络中的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7*7,步幅(stride)为1层。该层的输入图片维度是224*224*3,那么输入的维度是A.217*21
假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和31*31*64,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少?A.1B.2C.3D.4
3. 卷积后的维度计算, 卷积后的维度,第一个维度:参与卷积样本的数目N, 第二个参数F,表示卷积核的个数, 第三个参数: H_new = int(H-HH + 2*pad) / stride + 1, 第四个参数:W_new = int(W-WW + 2*pad) / stride + 1, 特征图维度W,卷积核维度WW, pad表示补零的层数,stride表示卷积核每次...
输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为? A. 96 B. $98 C. 95 D. 97