1*1卷积是大小为1*1的滤波器做卷积操作,不同于2*2、3*3等filter,没有考虑在前一特征层局部信息之间的关系。我们从1*1卷积的两个主要使用来理解其原理和作用。 卷积核:可以看作对某个局部的加权求和,它是对应局部感知,它的原理是在观察某个物体时我们既不能观察每个像素也不能一次观察整体,而是先从局部开始...
假设图像的大小,也就是被卷积对象的大小为nn,卷积核大小为kk,padding的幅度设为(k-1)/2时,卷积后的输出就为(n-k+2*((k-1)/2))/1+1=n,即卷积输出为n*n,保证了卷积前后尺寸不变。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...
实际上从某种程度上可以看做1:1大小的卷积核来卷积运算,虽然这种算法不是卷积。 还有一个猫狗识别,需要识别的其实是轮廓和画面材质而不是色彩,因为猫和狗的区别不在于身上的花纹,同为猫,花纹也可以大相径庭,而且猫狗的身体都是大致相同,但是如果要提取头部,那又需要大费周章,就不用提取头部了,而轮廓可以设计...
A、1*1的卷积没有改变特征图的大小,因此没有获得新的特征 B、不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核 C、在卷积层后面使用池化操作,可以减少网络可以训练的参数量 D、类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量,降低网络训练速度 点击查看答案...
GoogleNet模型中的基础卷积模块(称为Inception模块)中采用的卷积核大小为( ) A. 11x11 B. 5x5 C. 3x3 D. 1x1 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 根据变质作用的类型可将变质矿床分为: A. 接触变质矿床、区域变质矿床、伟晶岩矿床、 B. 接触变质矿床、区域变质矿床、混合岩化矿床、 ...
卷积神经网络中,原始图像大小为32x32,卷积核大小为3x3,步长(stride)为2,补边(padding)为0,则卷积结果大小为()A.16x16B.15x15C
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: ...
卷积核大小是4*4,则其步长不能是()。 A.0 B.1 C.2 D.3 点击查看答案 你可能感兴趣的试题
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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...