在做CNN时,输入图片大小为37X37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5X5,不做填充,步长为1),与池化层(MaXPoo1ing大小为3X3,不做填充,步长为1),输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核,每个卷积核的大小为4X4,不做填充,步长为1),与池化层maxpoo1ing(Maxpoo1ing大小为2X2,不做填充,步长...
在PyTorch中,创建一个输入通道为1,输出通道数为64,卷积核大小为3x3,步长为1,没有填充的卷积层,可以按照以下步骤进行: 导入PyTorch库: 首先,需要导入PyTorch库。 python import torch import torch.nn as nn 使用nn.Conv2d创建一个卷积层: 使用nn.Conv2d类来创建一个卷积层。 设置卷积层的参数: in_channels...
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 你可能感兴趣的试题 单项选择题 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 单...
结果1 题目假设有5个大小为7×7、步长(S)为1的卷积核。此时如果你向这一层传入一个维度为224×224的数据,那么神经网络下一层所接收到的数据维度是多少()。 A. 220×220×5 B. 218×218×5 C. 217×217×8 D. 217×217×3 相关知识点: ...
题目 卷积神经网络中,输入图片为RGB3个通道,每个通道大小为32x32,即输入大小为32x32x3,单个卷积核大小为5x5x3,卷积核个数为6,步长为1,无补边,则输出的大小为()。 A.27x27x6B.14x14x3C.14x14D.27x27x3 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏 ...
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
假如步长为1,原始图片尺寸为[5,5],卷积核大小为[3,3],在不考虑0填充的条件下,卷积之后图像大小为()A.[3,3]B.[4,4]C.[5,5]D.[2,2]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
对大小为6565的RGB图做卷积运算,卷积核大小为553,填充为0,步长为4,则卷积运算后的特征图大小为() 点击查看答案进入小程序搜题 假设有卷积网络,输入为大小6565的RGB图,若填充为0,步长为2,卷积运算后的特征图大小为303016,则应有()个大小为()的卷积核。 点击查看答案进入小程序搜题...
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*4 B.6*6 C.3*3 D.5*5 温馨提示:做题需要 沉着、冷静、细致、认真! 正确答案 点击免费查看答案 试题上传试题纠错 TAGS 已知原始图像图象尺寸使用卷积进行关键词试题汇总大全 ...
输入大小为64X64的黑白图像,卷积核5X5,步长为1,填充方式为“VALID”,卷积后图像尺寸为() A.59B.60C.58D.61 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 f =tf.Variable([[2.,5.,4.],[1.,3.,6.]]),tf.reduce_sum(f,axis=1)的值是() A.[10.,11.]B.[10.,10.]C.[11.,11...