1、感受野 感受野:卷积神经网络各输出特征像素点,在原始图片映射区域大小。 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...
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 ...
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...
百度试题 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.5×5B.7×7C.8×8D.9×9相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
数字11、13、16、19是网络层数。 5个conv块(各有2-4个conv层) VGG的特点是每个卷积块(由1个或多个卷积层组成)后面跟随一个最大池化层,整体架构和AlexNet非常类似,主要区别就是把层替换成了块。 VGG卷积块中统一采用的是3*3的卷积核,卷积层的步长均为1,而在池化层窗口大小统一采用2*2,步长为2。因为每个...
百度试题 题目在卷积神经网络计算中,已知输入特征层大小为32x32x64, 使用标准卷积计算,带偏置项,卷积核大小为3*3,输出特征层数目为64,请问卷积层的参数个数为? A.576B.36928C.640D.36864相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目假设在卷积操作过程中,对于size为3*3的image,如需提取100个特征,卷积层需要()个卷积核,假设卷积核大小为4,则共需()个参数。 A. 800 B. 200 C. 400 D. 100 相关知识点: 试题来源: 解析 CD 反馈 收藏
卷积神经网络 输入层图像不是正方形 卷积神经网络层数太多,4.2卷积神经网络问题引入参数过多:神经网络中多个神经元可以组成一层,这一层的神经元需要和上一层的输出做全连接,当然在输入的时候,也需要将输入数据的每一个分量都连接到自己的神经元上作为输入,然后得到一
是，两个3X3卷积核的感受野刚好为5。把5x5的卷积核拆成两个3x3，有个好处就是在减少参数量的同时，...
老师,在本小节5.56分时,您提到11卷积层,与33卷积层,与5*5卷积层,由于padding=“same”,所以它们的输出与输入是一样的,padding可以保证数据不损失,对吧,但您也说过了数据是否损失与输出图像的大小无关,那么(32-1+2P)/1 + 1 与(32-3+2P)/1 + 1 与(32-5+2P)/1 + 1 怎么会是一样的呢? 战战的...