在这里先计算一下参数数量,一遍后面说明,5个卷积核,每个卷积核的尺寸是1*1*6,也就是一种有30个参数。 我们还可以用另一种角度去理解1*1卷积,可以把它看成是一种全连接,如下图: 第一层有6个神经元,分别是a1—a6,通过全连接之后变成5个,分别是b1—b5,第一层的六个神经元要和后面五个实现全连接,本图...
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多卷积核的参数数量问题 晚上好,今天研究一下在卷积神经网络中,如何计算多通道输入的参数数量问题。 具体是这样的:假如现在要识别一张RGB的彩色图片,那么,它就是一个多通道输入了,请看: 最左边的是一个32x32x3的图像输入,其中3就代表有三个通道,那么对应的,它的每个卷积核就...
有关卷积核的大小对卷积神经网络的影响,哪个说法是正确的?? 大的卷积核对应的感受野比较大,更容易获得图像的特征过大的卷积核对应大量的参数,卷积神经网络不容易出现过拟合小的卷积核级联的效果等价于大卷积核的效果,但权重等参数会大大减少小的卷积核可以获得图像比较细致的特征,它们组合起来可能降低网络的分类准确率...
单项选择题 高斯卷积核要求满足所有元素之和等于1,你认为进行这一操作的主要原因是? A.减少计算量 B.降噪 C.保证滤波前后图像亮度不变 点击查看答案&解析 你可能感兴趣的试题 多项选择题下列关于对外服务工作,说法正确的是()。 A、生人熟人一样热情B、情绪好坏一样和蔼C、业务忙闲一样耐心D、表扬批评一样...
1乘以1卷积核降维代码在深度学习中,卷积核(也称为滤波器)用于从输入数据中提取特征。1x1的卷积核,也被称为点卷积或逐点卷积,主要用于改变输入的通道数(例如降维或升维)。以下是一个使用PyTorch实现的示例,展示如何使用1x1的卷积核进行降维: python import torch import torch.nn as nn # 假设输入数据的大小是 (...
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
A.不同卷积层或同一卷积层只能用一种大小的卷积核B.类似AlexNet网络使用的分组卷积可以增加卷积层的参数量,降低网络训练速度C.1*1的卷积没有改变特征图的大小,因此没有获得新的特征D.在卷积层后面使用池化操作,可以减少网络可以训练的参数量相关知识点: 试题...
假设在卷积神经网络的第一层中有 5 个卷积核,每个卷积核尺寸为 7×7,具有零填充且步幅为 1。该层的输入图片的维度是 224×224×3。那么该层输出的维度是多少? A、217 x 217 x 3 B、217 x 217 x 8 C、218 x 218 x 5 D、220 x 220 x 7...
A.7*7 B.8*8 C.9*9 D.10*10暂无答案更多“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”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...