结果1 题目 现有一个两层的卷积神经网络,第一层是常规的卷积层,输入输出的通道数为3和64,卷积核大小为3×3;第二层是分组卷积层(group convolution layer),分为4组,输入输出通道数为64和32,卷积核大小为3×3。则该网络的参数个数为() 相关知识点: 试题来源: 解析 6432 反馈 收藏 ...
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?A.576B.
1. 卷积层(Convolution Layer):由若干个卷积核f(filter)和偏移值b组成,(这里的卷积核相当于权值矩阵),卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征: (1)网络局部连接:卷积核每一次仅作用于图片的局部 (2)卷积核权值共享:一个卷积层可以有多个不同的卷积核,每一个filter在与输入矩阵...
B. 特种作业操作证每3年复审一次,可有条件的延长至6年一次 C. 跨省、自治区、直辖市从业的,只能在户籍所在地参加培训 D. 特种作业操作证需要复审的,应在期满前30日内提出申请 E. 特种作业操作证申请复审,特种作业人员应参加必要的安全培训,时间不少于8个学时 查看完整题目与答案 关于重大危险源管理制度...
你有63*63*16的输入,有32个卷积滤波器进行卷积,卷积核的大小为7*7,步幅为1,要想输出的feature map大小仍为63*63,请问pad的值是多少?()A.1B.2C.3D.7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
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
在KAN 和 CKAN ( Convolutional Kolmogorov-Arnold Network ) 的基础上,我们提供了五种轴承故障诊断模型的对比 MLP: 两层 MLP (第一层神经元 64, 第二层神经元32)KAN: 两层优化后的 KANLinear (第一层神经元 64, 第二层神经元32)CNN-1D: 3 层的普通 1D 卷积池化层 ...
下列说法中错误的是___。 A、高斯模糊是根据高斯分布的取值来确定卷积核中的权值 B、高斯分布又称为正态分布 C、高斯卷积核离中心点越近,其权值越小 D、与均值模糊相比,高斯模糊在平滑图像时能较好的保护物体边缘
【单选题】关于晶状体核下列说法正确的是( )。 查看完整题目与答案 【单选题】《中华人民共和国食品卫生法》将我国长期以来实行的行之有效的食品卫生工作方针、政策,用( )的形式确定下来。 查看完整题目与答案 【单选题】晶状体的实质由( )组成。 查看完整题目与答案 【单选题】《中华人民共和国食品卫...