在卷积神经网络(CNN)中,卷积核大小通常较小以降低计算量并提取局部特征。3×3(选项A)是目前最常用的尺寸,因其通过堆叠多层可以在减少参数量的同时保持较大的感受野。5×5(选项B)虽然有时使用,但不如3×3普遍。100×100(选项C)和1024×1024(选项D)尺寸过大,极少被采用。选项完整且A正确。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
【卷积核的大小一般为奇数奇数】 11,33,55,77都是最常见的。这是为什么呢?为什么没有偶数偶数? (1)更容易padding 在卷积时,我们有时候需要卷积前后的尺寸不变。这时候我们就需要用到padding。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...
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
1.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? 2.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.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。B.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。C.CNN中的池化层用于降低特征图维数,以避免过拟合。D.CNN中的全连接层常用softmax作为激活函数。相关...
切换模式 登录/注册 Jeffery Jiang 香港理工大学 医疗科技及资讯学系博士在读 论文中看到一个把卷积核大小等于3的方法 | set it to 0 if the Chebyshev distance of token i and j is greater than a threshold τ (τ = 3 in the default setting). ...
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 ...
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.7×7C.8×8D.9×9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
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