所以,卷积核还能移动(I-K+2P)\S (向下取整)步。再加上本身就处在的位置,所以总共是(I-K+2P)\S(下取整)+1 如果需要保持原来的尺寸:通常S = 1,K = 2P+1, 如padding为0, kernel为1,padding为1,kernel为3 如果需要尺寸减小为原来的一半(DCGAN实现的discriminator有):通常S = 2,K = 2P+2, 如paddi...
256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层,输出一个256维的feature map,那么参数量为:256×3×3×256 = 589,824 256维的输入先经过一个1×1×64的卷积层,再经过一个3×3×64的卷积层,最后经过一个1×1×256的卷积层,输出256维,参数量为:256×1×1×64 + 64×3×3×64 + 64×1×1×256 = 6...
具体来说。卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用,1排除了。而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变(画个图算一下就可以发现),2排除了。所以一般都用3作为卷积核大小。 每一层卷积有多少channel数,以及一共有多少层卷积,这些暂时没有理论支撑,一般都是...
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A.卷积核如果是大小是(3,3),对(10,10)的图像卷积后,输出形状还是(10,10)B.卷积计算输出的形状只取决于padding的方式C.形状(10,10)的图像经过形状为(2,2)的池化核池化后输出大小是(5,5)D.池化层输出大小取决于步长和padding的方式相关知识点: 试题来源: 解析...
A.7*7 B.8*8 C.9*9 D.10*10 查看答案
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.
已知卷积神经网络输入图像的尺寸为28x28x3,卷积核的大小为3x3x3,卷积核的个数为8,卷积步幅Stride=1,填充值padding=1,则输出的特征图尺寸为是? A、13 宽、13 高、8 深 B、13 宽、28 高、8 深 C、28 宽、28 高、8 深 D、28 宽、13 高、8 深 点击查看答案进入小程序搜题 你可能喜欢 对于第120...
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] 如何将EXCEL生成题库手机刷题 如何制作自己的在线小题库 > 手机使用 分享 复制链接 新浪微博 分享QQ 微信扫一扫 微信内点击右上角“…”即可...
[单选题] 输入图像为37×37,经过第一层卷积(卷积核数量为25,每个卷积核大小为5×5,paddding方式为valid,步长为1)和池化层(卷积核大小为3×3,paddding方式为valid,),输出特征图大小为()。 A.10×10 B.11×11 C.12×12 D.13×13 查看答案