在本习题中,我们需要设计一个4×4的卷积运算器,其中输入为一个4×4的矩阵和一个4×4的卷积核。具体步骤如下: 1)将输入的矩阵和卷积核展开成16位二进制数; 2)设计一系列乘法器,将矩阵和卷积核的对应元素相乘; 3)设计一系列加法器,将乘法器的输出进行累加得到最终结果。
RFi=(RFi+1−1)×stridei+kernelSizei 以同样的参数为例,假设存在4个卷积层,卷积核大小为{5X5, 4X4, 3X3, 2X2},步长分别为{4X4, 3X3, 2X2, 1X1}。我们现在使用从后向前法计算第4层的感受野: RF4=2 RF3=(2−1)×2+3=5 RF2=(5−1)×3+4=16 RF1=(16−1)×4+5=65 如我们一开始...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供某卷积层输入数据是4*4矩阵,卷积核是3*3,步长为1,输出矩阵是2*2。根据输入矩阵的当前位置(阴影部分),输出矩阵中相应位置处卷积运算的值为( )A.12B.15C.16D.17的答案解析,刷刷题为用户提供专业的考
第一个1x1的卷积把256维channel降到64维,然后在最后通过1x1卷积恢复,整体上用的参数数目:1x1x256x64 + 3x3x64x64 + 1x1x64x256 = 69632,而不使用bottleneck的话就是两个3x3x256的卷积,参数数目: 3x3x256x256x2 = 1179648,差了16.94倍。
卷积核是CNN中的重要组成部分,设计合理的卷积核可以提高模型的性能。本文将探讨卷积神经网络的卷积核设计原则。 卷积核的大小 卷积核的大小是设计卷积神经网络时需要考虑的重要参数之一。在实际应用中,通常选择3x3、5x5或7x7大小的卷积核。较小的卷积核可以减少模型参数数量,降低计算复杂度,同时能够更好地捕捉局部特征...
在每个4*4的1/16象限中,通过加权梯度值加到直方图8个方向区间中的一个,计算出一个梯度方向直方图。这样就可以对每个feature形成一个4*4*8=128维的描述子,每一维都可以表示4*4个格子中一个的scale/orientation. 将这个向量归一化之后,就进一步去除了光照的影响。
有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少?() A.39*39*32B.40*40*32C.44*44*16D.29*29*32 参考答案: 进入题库练习 查答案就用赞题库小程序 还有拍照搜题 语音搜题 快来试试吧 无需下载 立即使用 你可能喜欢 单项选择题 所谓心、口...
百度试题 题目有一个44x44x16的输入,并使用大小为5x5的32个卷积核进行卷积,步长为1,无填充(nopadding),输出是多少?? 44*44*1640*40*3239*39*3229*29*32 相关知识点: 试题来源: 解析 40*40*32
图4 2*2过滤器***池化示例图 我们可以将卷积层和池化层看成是自动特征提取就可以了。 通过上面直观的介绍,现在我们就知道为什么卷积神经网络可以达到减小参数的目的了? 和全连接神经网络相比,卷积神经网络的优势在于共享权重和稀疏连接。共享权重在于参数只与过滤器有关。卷积神经网络减少参数的另外一个原因是稀疏连接...
假设输入数据的尺寸为W_in×H_in,输出数据的尺寸为W_out×H_out,步长为S,卷积核的尺寸为K×K,padding的大小为P。 在不考虑padding的情况下,输出数据的尺寸可以通过以下公式计算: W_out = (W_in - K) / S + 1 H_out = (H_in - K) / S + 1 如果有padding,并且padding的大小为P,那么输入数据...