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...
一般来说，卷积核越大，对于图像特征值获取的效果越好，但是对应地，需要训练的参数就越多，因此会应当到运算能力，进一步影响到图像识别的整体效率。与之对应，卷积核越小，图像识别过程中的精细程度就会有所提升，但是想要获取到同样水平的图像特征，只能依赖更多的计算层数。并且较小的卷积核意味着在计算...
D、卷积神经网络的输出层不一定用全连接网络,也可能得到比较好的性能 点击查看答案 第2题 以下有关深度神经网络超参数的说法,正确的是哪些? A、卷积核的数量、卷积核的大小以及卷积核的具体核参数等都是网络的超参,对网络的性能都有一定的影响。 B、批样本的数量以及动量参数都控制着梯度下降的方向,因此会影响...