3乘3的卷积核是一种常用的卷积核类型,其大小为3行3列。卷积核可以用于图像处理和机器学习中的卷积操作。例如,在图像处理中,我们可以将3乘3的卷积核应用于一张图像上的每个像素,通过卷积操作来提取图像的特征。卷积核中的每个元素都有一个权重值,这些权重值会与输入图像中相应位置的像素值相乘,然后求和得到输出图...
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
百度试题 结果1 题目假设在卷积操作过程中,对于size为3*3的image,如需提取100个特征,卷积层需要()个卷积核,假设卷积核大小为4,则共需()个参数。 A. 800 B. 200 C. 400 D. 100 相关知识点: 试题来源: 解析 CD
- 高效的内存接口和缓存层次结构对于减少数据传输延迟至关重要。无论是存储卷积核还是Transformer的注意力权重矩阵,都可以利用高速缓存和本地内存来减少对外部存储器的访问。 3. **数据压缩与量化**: - 对于内存受限环境,CNN和Transformer的硬件加速器均可以从数据压缩(例如权重剪枝、哈夫曼编码等)和量化(将浮点数转...
百度试题 结果1 题目[单选] 用两个3*3的卷积核对一副三通道的彩色图像进卷积,得到的特征图有几个通道?() A. 1 B. 2 C. 3 D. 4 相关知识点: 试题来源: 解析 B 答案:B 22789908
假设某卷积层的输入和输出特征图大小分别为63*63*16和31*31*64,卷积核大小是5*5,步长为2,那么Padding值为多少?A.1B.2C.3D.4
通常来说,随着网络层数的加深卷积核的个数也会成倍地进行增加同时特征图的大小会成倍的缩小,而这就导致在残差结构中如果两个网络层输出特征图大小或通道数不一致便不能使用快捷连接。如表4-3所示,从上到下ResNet18一共有6个部分,其中第2列表示每个部分特征图输出的形状;第3列表示各层对应的参数信息,以Layer1...
John最近正在学习搭建卷积神经网络,假设输入图像大小是15*15*3(w*h*c),经过一个含4个卷积核的卷积层,其中卷积核大小均为5*5,步长为2,无填充,在不计算Bias的情况下,该卷积层共有多少权重参数? A. 75 B. 100 C. 300 D. 600 相关知识点:
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
题目 在Alexnet网络中,输入图像的尺寸为224*224*3,在第一个卷积层中,采用了96个尺寸为11*11*3的卷积核进行步长为4,padding为0 的卷积运算,则卷积后得到的特征图的尺寸为.() A.54*54*3B.54*54*96C.55*55*96D.55*55*1 相关知识点: 试题来源: 解析 C ...