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 ...
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...
2872 分享 收起 1回答 正十七 2019-08-18 22:24:33 是不一样的,这些卷积核都是使用随机值初始化的,因而开始的时候值就是不一样的。然后,卷积核是使用梯度下降的方法来学习得到的,因为初始值不一样,所以梯度也不一样。因而到最后,卷积核的参数是不一样的。然后,不同的卷积核你可以理解是不同的特征提取...
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.
假设特征图的大小为7×7,卷积核大小为3×3,使用Row stationary的方式进行二维卷积设计,假设一个处理单元(PE)只处理一行数据(不存在复用多行的情况),那么需要一个多大的PE阵列(例如5×5的特征图,3×3的卷积核需要3×3的PE阵列;
关于卷积神经网络CNN,以下说法错误的是:( ) A. 由于卷积核的大小一般是3*3或更大,因此卷积层得到的特征图像一定比原图像小。 B. CNN由卷积层、池化层和全连接层组成,常用于处理与图像有关的问题。 C. CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。 D. CNN中的池化层用于降低特征图维数,以避免过拟合。 E. ...
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.7×7B.9×9C.5×5D.8×8 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 单项选择题 包装检验按加工过程阶段分类不包括()。 A.进货检验B.过程(工序)检验C.最...
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