每个卷积核的大小为k*k*C,并输出一个1通道的特征图。这意味着,如果卷积层有2个内核,那么输出将有2个通道。每个卷积核负责输出中的1个通道: 所以如果你有一个64通道的输入和一个3通道的输出,这意味着你的层有3个卷积核,如果你有一个64通道的输入和一个1通道的输出,这意味着你的层有1个卷积核。
首先我们介绍一下2D CNN与3D CNN的区别。如图1所示,a)和b)分别为2D卷积用于单通道图像和多通道图像的情况(此处多通道图像可以指同一张图片的3个颜色通道,也指多张堆叠在一起的图片,即一小段视频),对于一个滤波器,输出为一张二维的特征图,多通道的信息被完全压缩了。而c)中的3D卷积的输出仍然为3D的特征图。
1. 卷积层(Convolution Layer):由若干个卷积核f(filter)和偏移值b组成,(这里的卷积核相当于权值矩阵),卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征: (1)网络局部连接:卷积核每一次仅作用于图片的局部 (2)卷积核权值共享:一个卷积层可以有多个不同的卷积核,每一个filter在与输入矩阵...
百度试题 结果1 题目假设卷积神经网络某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和33*33*64,卷积核大小是3*3,步长为2,那么Padding值为多少? A. B. 3 C. 2 D. 1 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏
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
第一个 conv 层有一个 5×5 的卷积核,1 个输入和 32 个输出。第二个 conv 层有一个 5×5 的卷积核,32 个输入和 64 个输出。全连接层有 7×7×64 个输入和 1024 个输出,而第二层有 1024 个输入和 10 个输出对应于最后的数字数目。所有的权重和偏置用 randon_normal 分布完成初始化:...
何鑫鑫, 宋海川 华东师范大学 计算机科学与技术学院 摘要:随着深度学习在计算机视觉领域取得的巨大成功, 基于示例的纹理合成研究得到了长足的发展. 当下主流纹理合成模型往往采用神经网络方法, 其通常包含卷积层和上采样层、下采样层等局...
如果第一个隐藏层有100个神经元,每个神经元都完全连接到输入,那么这个隐藏层有多少个参数(包括偏置参数)? 答案:答案:这个隐藏层有90,100个参数。解释:由于输入是一个300 * 300的RGB图像,所以输入层有300 * 300... 点击查看完整答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 标志着中国新型养老保险制度方案形成的...
百度试题 题目卷积神经网络结构包括()。 A.卷积层B.池化层C.全连接层D.反馈层相关知识点: 试题来源: 解析 ABC 反馈 收藏
卷积神经网络中池化层的作用是( )。A.降低卷积层对位置的敏感性,同时降低对空间降采样表示的敏感性B.权值初始化C.对图像实现边缘检测D.提取输入的不同特征的答案是什么.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