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.
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。 上述例子都只包含一个输入通道。实际上,大多数输入图像都有 RGB 3个通道。
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.
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供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.错误的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考试题库练习。一分钟将考试题Word文档/Exce
卷积核参数学习是一个优化问题求解的过程，通过构造损失函数，然后对损失函数求导数，然后，利用梯度下降...
百度试题 结果1 题目假设卷积神经网络某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和33*33*64,卷积核大小是3*3,步长为2,那么Padding值为多少? A. B. 3 C. 2 D. 1 相关知识点: 试题来源: 解析 C
百度试题 结果1 题目假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*6和31*31*12,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少? A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
单项选择题图像尺寸32*32,通过stride=1,进行0不变,大小为3*3的卷积核卷积后,结果尺寸成为() A.28×28 B.14×14 C.31×31 D.32×32 点击查看答案 您可能感兴趣的试卷
更多“输入10*10的灰度图像,卷积核大小为3*3,步长为1,pa…”相关的问题 第1题 [图] 上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x... 上图是一幅大小为6′6具有4个灰度级的灰度图像I(x, y)(x=0,1,2,…5;y=0,1,2,…,5),图中各点的值表示图像在该点处的灰度值。 (1)计算该图像...
多项选择题 CNN网络中,卷积核大小一般常采用___。 A. 3*3 B. 5*5 C. 100*100 D. 1024*1024 点击查看答案