1*1卷积是大小为1*1的滤波器做卷积操作,不同于2*2、3*3等filter,没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。我们从1*1卷积的两个主要使用来理解其原理和作用。 卷积核:可以看作对某个局部的加权求和,它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始...
(1)更容易padding 在卷积时,我们有时候需要卷积前后的尺寸不变。这时候我们就需要用到padding。假设图像的大小,也就是被卷积对象的大小为nn,卷积核大小为kk,padding的幅度设为(k-1)/2时,卷积后的输出就为(n-k+2*((k-1)/2))/1+1=n,即卷积输出为n*n,保证了卷积前后尺寸不变。但是如果k是偶数的话,(...
实际上可以看到,如果把1×1×32卷积核看成是32个权重$W$,输入张量运算的1×1×32部分为输入$x$,那么每一个卷积操作相当于一个$Wx$过程,多个卷积核就是多个神经元,相当于一个全连接网络。 综上,可以将1×1卷积过程看成是将输入张量分为一个个输入为1×1×32的$x$,他们共享卷积核变量(对应全连接网络的...
yolov4卷积核的尺寸为()A.只有1*1B.只有3*3C.只有5*5D.只有1*1和3*3点击查看答案 <上一题 目录 下一题> 热门 试题 单项选择题 yolov4中定位损失使用得是() A.IOULossB.GIOULossC.CIOULossD.DIOULoss 点击查看答案 单项选择题 yolov3目标检测每个anchor框不包含下列哪个信息() A.位置信息B...
卷积核就是一个3元含参变量积分,勒贝格积分∫(|y|<δ)f(x,y)Kδ(y)dy可以写成特征函数形式∫(-∞<y<+∞)f(x,y)Kδ(y)·χ(|y|<δ)(y)dy,于是δ足够小的时候,被积函数在|y|≥δ上恒为0,这个积分值是越来越集中在y=0附近 Killer_queen99 实数 1 乖乖看第一本,good kernel第一本书里...
stride=1, 代表卷积核每一步的步长为1 A、正确 B、错误 判断题其他答案提问专业答主,5分钟内极速回复 芝士回答 来自: 芝士回答2022.05.20 满意答案咨询官方客服 A 00分享举报您可能感兴趣的内容广告 百度爱采购律师咨询专营店_认证企业_在线询价 百度爱采购为你优选1258条律师咨询热销货源,支持在线选购,实时询价...
判断题X 纠错 有人认为增加卷积核的尺寸,一定能提高卷积神经网络的性能。 参考答案:错 进入题库练习查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢判断题 机器学习中的学习率的值太大会使损失升高,值太小会使训练速度缓慢。 参考答案:对 点击查看答案进入题库练习...
一个卷积层的卷积核大小为5×5,padding为2,stride为1,输出通道为3,没有偏置,对于3×10×10(C×H×W)的输入,其计算量和参数量为()A.22500225B.7500,75C.2500,25D.27500275点击查看答案 正确答案 正在加载... 答案解析 正在加载... 根据网考网考试中心的答案统计,该试题:60%的考友选择了A选项31%的...
对于长宽为偶数的特征图，使用大小为3x3、步幅为2、填充为1的卷积核进行下采样，是因为这种情况下的下...
更多“输入10*10的灰度图像,卷积核大小为3*3,步长为1,padding为0,则卷积操作后,输出的大小为”相关的问题 第1题 [图] 上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x... 上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x, y)(x=0,1,2,…5;y=0,1,2,…,5),图中各点的值表示图像在...