( ) A. 步长(stride) B. 填充(padding) C. 输入通道数 D. 卷积核尺寸参数(如 3x3、5x5 等) 相关知识点: 试题来源: 解析 D。卷积核尺寸参数直接决定了卷积核的大小,步长决定每次卷积移动的步幅,填充决定在输入周围添加多少零,输入通道数与卷积核的深度有关。
反卷积即卷积的逆运算,下面针对不同的卷积列出其对应的反卷积大小计算 ps:卷积输出o= (i+2*p-k)/s+1以下都是,输入、卷积核都是 n * n为例一、没有Padding,步长为...填充,步长>1当卷积的输入大小i使得i+2p-k是s的倍数时,通过组合关系(有填充,s=1)和关系(无填充,s>1),分析可以扩展到零填充情况:...
反卷积的步长,填充,核大小,以及膨胀等参数的确定方法 本文讨论,仅限于此图:
一般控制每层实现2倍上采样就行，你可以直接生成32x32的再把图像resize下去或者裁一圈，具体的28这个...
原始输入在经过卷积操作之后形状都不约而同地变小了,如果我们不想在卷积之后改变特征图的大小又该怎么做呢?为了保持卷积后特征图的大小与输入时一致,通常来说可以通过填充(Padding)输入特征图的方式实现,也就是把输入的形状变大,这样卷积后的大小便可以与原始输入的特征图保持一致。
选中A1至A4单元格区域,点击“编辑”功能组中的“填充”按钮,在菜单中选择“序列”,然后选择序列产生在“列”,类型为“等差序列”,步长值为“1”,点击“确定”即可 B. 选中A1单元格,将鼠标放在单元格右下角变为黑色十字状控制柄,拖拉至A4单元格 C. 选中A1单元格直接拖拉至A4单元格 D. 在A2至A4...
单项选择题输入大小为64X64的黑白图像,卷积核5X5,步长为1,填充方式为“VALID”,卷积后图像尺寸为()A.59B.60C.58D.61点击查看答案 您可能感兴趣的试卷你可能感兴趣的试题 1.单项选择题f =tf.Variable([[2.,5.,4.],[1.,3.,6.]]),tf.reduce_sum(f,axis=1)的值是() A.[10.,11.]B.[10.,...
百度试题 题目将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络,经过一层卷积层(卷积核大小为5*5,步长为1,非全零填充)和一层池化层(池化核大小为2*2,步长为2,全零填充)之后输出的图片尺寸为多少?? 7141632 相关知识点: 试题来源: 解析 14 反馈 收藏 ...
现有一个32X32大小的图像,通过步长为1,填充p=1,大小为5X5的卷积核卷积后,结果尺寸成为; 28X28; 30X30; 31X31; 32X32
在做CNN时,输入图片大小为37X37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5X5,不做填充,步长为1),与池化层(MaXPoo1ing大小为3X3,不做填充,步长为1),输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核,每个卷积核的大小为4X4,不做填充,步长为1),与池化层maxpoo1ing(Maxpoo1ing大小为2X2,不做填充,步长...