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 ...
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.
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.
由于参数个数仅与卷积核大小有关,所以3*3级联卷积核占优势。 计算量对比 输入记为x,为了方便讨论假设padding=0,stride=1。此时卷积计算公式 output =( input – kernel + 2padding) / stride + 1简化为output = input – kernel + 1。 5*5卷积:有(x-5+1)* (x-5+1)个输出点,每个输出点对应5*5次...
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。
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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
15×15的图像使用3×3的卷积核进行卷积操作,步长为1,得到图像的尺寸为( )。A.12×12B.3×3C.15×15D.13×13
单项选择题图像尺寸32*32,通过stride=1,进行0不变,大小为3*3的卷积核卷积后,结果尺寸成为() A.28×28 B.14×14 C.31×31 D.32×32 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷