输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernelsize5×5,padding1,stride2),pooling(kernelsize3×3,padding0,stride1),又一层卷积(kernelsize3×3,padding1,stride1)之后,输出特征图大小为 A. 95 B. $98 C. 96 D. 97 相关知识点: 试题来源: ...
输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为: 答案:97 analysis 计算尺寸不被整除只在GoogLeNet中遇到过。卷积向下取整,池化向上取整。 (200-5+...
import torch from torch import nn # 用pytorch官方的API实现一维卷积 conv1d # 定义输入 input input = torch.randn(32, 25, 34) # 定义net net = nn.Conv1d(in_channels=25, out_channels=5, kernel_size=2) # 得到输出 output = net(input) # 查看定义网络的权重weights和偏置bias for m, k in...
亲,您好,不好意思让您久等了,现在为您解答:经过(2,1,7)卷积编码后,码速率通常是基带码速率的倍数。卷积编码的输出码速率可以通过计算编码器的输出比特数与输入比特数的比值得到。在(2,1,7)卷积编码中,输入比特数为1,输出比特数为7。因此,码速率为7倍的基带码速率。所以,经过(2,1,7)...
在做CNN时,输入图片大小为37×37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5×5,不做填充,步长为1),与池化层(Max pooling大小为3×3,不做填充,步长为1),输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核, 每个卷积核的大小为 4×4,不做填充,步长为1),与池化层max pooling(Max pooling大小为2×2,不...
[单选题] 输入图像为37×37,经过第一层卷积(卷积核数量为25,每个卷积核大小为5×5,paddding方式为valid,步长为1)和池化层(卷积核大小为3×3,paddding方式为valid,),输出特征图大小为()。 A.10×10 B.11×11 C.12×12 D.13×13 查看答案
在做CNN时,输入图片大小为37X37,经过第一层卷积层(有25个卷积核,每个卷积核的大小为5X5,不做填充,步长为1),与池化层(MaXPoo1ing大小为3X3,不做填充,步长为1),输出图片再通过一次卷积层(有100个卷积核,每个卷积核的大小为4X4,不做填充,步长为1),与池化层maxpoo1ing(Maxpoo1ing大小为2X2,不做填充,步长...
刷刷题APP(shuashuati.com)是专业的大学生刷题搜题拍题答疑工具,刷刷题提供假定输入的信息序列为01101(0为先输入),经过(2,1)卷积编码器后的输出信息序列应为()。A.001110011B.0110101101C.1100011100D.0011100111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
百度试题 题目将一张32*32大小的图片输入一个卷积神经网络,经过一层卷积层(卷积核大小为5*5,步长为1,非全零填充)和一层池化层(池化核大小为2*2,步长为2,全零填充)之后输出的图片尺寸为多少?? 7141632 相关知识点: 试题来源: 解析 14 反馈 收藏 ...
输入图片大小为200×200,依次经过一层卷积(kernel size 5×5,padding 1,stride 2),pooling(kernel size 3×3,padding 0,stride 1),又一层卷积(kernel size 3×3,padding 1,stride 1)之后,输出特征图大小为A.95B.96C.97D.98