在CNN中,进行卷积操作时一般会以卷积核模块的一个位置为基准进行滑动,这个基准通常就是卷积核模块的中心。若卷积核为奇数,卷积锚点很好找,自然就是卷积模块中心,但如果卷积核是偶数,这时候就没有办法确定了,让谁是锚点似乎都不怎么好。 上述例子都只包含一个输入通道。实际上,大多数输入图像都有 RGB 3个通道。
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 ...
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
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A.7*7B.8*8C.9*9D.10*10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.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效
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题目 假设一个卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7*7,padding为0, stride 为1,输入图片的维度是224*224*3, 那么输出的维度是多少() A.217*217*3B.217*217*8C.218*218*5D.220*220*7 相关知识点: 试题来源: 解析 C 反馈 收藏 ...
假设你在卷积神经网络的第一层中有5个卷积核,每个卷积核尺寸为7×7,具有零填充且步幅为1。该层的输入图片的维度是224×224×3。那么该层输出的维度是多少?() A. 220x220x7 B. 218x218x5 C. 217x217x8 D. 217x217x3 相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
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...
已知原始图像尺寸为7*7,使用3*3的卷积核进行卷积,不进行填充,步长为1,则卷积后得到的特征图大小为() A.4*4B.6*6C.3*3D.5*5 点击查看答案&解析进入小程序搜题 你可能喜欢 如果要制作一张企业近年来发展历程图,用下面哪种图形效果会更佳? A.流程 B.矩阵 C.关系 D.循环 点击查看答案&解析进入小程...
假设输入图片尺寸为100×100,卷积核大小为3×3,填充为1,步长为2,那么输出特征图的尺寸:H=10,W=10A.正确B.错误的答案是什么.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.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习