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 ...
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 ...
5*5卷积核替换为两个级联3*3卷积核在参数和计算量上的影响大尺寸的卷积核可以带来更大的感受野,但也意味着更多的参数,比如5x5卷积核参数(仅考虑w不考虑b)是3x3卷积核的(5*5+1)/(3*3+1)=2.6倍。为此, 《Reth…
但是如果k是偶数的话,(k-1)/2就不是整数了。 (2)更容易找到卷积锚点 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...
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
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.
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
若输入图像尺寸为100×100,卷积核尺寸为3×3, 填充为0,步长为1,输出特征图的尺寸是多少A.98×98B.99×99C.100×100D.101×101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
注意到近期不断吸引人关注的卷积核设计问题,比如偶数卷积核和ACNet,这些设计得到改善的解释之一是增强的不变性的学习。 于是我很好奇,那参数对称的卷积核设计,比如3*3的卷积核,可以只用(角落,边中点,中心)三个参数,通过旋转3次得到,在参数结构上就具有对称性,这样的结构有助于学习旋转不变性吗?查看问题描述 ...
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